基于視覺注意機制的紅外圖像識別與定位.pdf

1、隨著紅外技術在人類生活中的廣泛應用，紅外圖像的識別與定位算法研究在圖像處理領域占有越來越重要的地位。在紅外圖像處理過程中，對處理的準確性以及實時性具有較高要求。由于紅外圖像中存在大量的背景雜波以及噪聲等冗余信息，這些都對結(jié)果的準確性造成一定的影響。同時，利用傳統(tǒng)算法進行圖像處理時，需要將待處理圖像遍歷檢測，算法處理過程繁瑣且耗時較長，不利于圖像處理的實時性要求。然而，在生物視覺系統(tǒng)中，當輸入視覺的信息較為復雜且存在大量冗余信息時，生物視

2、覺系統(tǒng)會將注意力集中在引起視覺注意部分區(qū)域上，并對其進行優(yōu)先處理，忽略那些不會引起視覺注意的冗余信息，在最短的時間內(nèi)，獲取輸入視覺圖像中的主要信息，這一過程稱為生物視覺系統(tǒng)的視覺注意機制。在信息處理過程中，這些優(yōu)先處理的少數(shù)對象構(gòu)成的區(qū)域稱為圖像的感興趣區(qū)域(regionofinterest，ROI)。通過提取圖像的感興趣區(qū)域?qū)ζ溥M行處理，不僅可以降低算法的計算量，提高圖像處理速度，而且可以增強信息處理的準確性以及信息處理效率。

3、　　本文將生物視覺注意機制應用到紅外圖像識別與定位的算法研究中。在充分了解紅外圖像特征的基礎上，對生物視覺非經(jīng)典感受野進行模擬，通過引入多結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學濾波算法，消弱灰度差異較大區(qū)域?qū)δ繕藱z測的影響，有效實現(xiàn)對紅外圖像背景的抑制，提高了圖像的信噪比?；谏镆曈X注意機制提取圖像的初級視覺特征，相對于傳統(tǒng)算法在紅外圖像處理中圖像顯著性不明顯的情況，在視覺注意機制模型中加入灰度均衡化算法，突出圖像中的目標區(qū)域。通過對各初級特征高斯平滑和降