gbvs视觉显著性检测模型
时间: 2023-06-05 21:47:27 浏览: 304
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GBVS(Graph-Based Visual Saliency)是一种基于图像分析的视觉显著性检测模型,它可以模拟人类观察者在面对复杂场景时的注意力分配。该模型通过在图像中构建基于连接权重的图,即对图像中的区域进行图像分割,并利用连接权重来构建图结构。模型制定了一组规则来计算和比较图中每个节点的显著性得分,从而确定哪些区域会最终被注意。在这个模型中,显著性得分是通过计算每个节点与其它节点之间的连接强度、对比度、方向并产生一个值,该数值越高表示越显著。
此外,GBVS模型中还加入了一些人类视觉注意偏向的先验知识,例如亮度、颜色、纹理等,在算法处理时会考虑这些信息,这样会使得检测到的显著性更加准确。GBVS模型不仅可以应用于图像检索和压缩,还可以在视觉处理、图像解释和计算机视觉中被广泛使用。该模型虽然比较简单,但是在性能和计算效率方面都取得了不错的结果,因此成为了目前应用较广的视觉显著性检测模型之一。
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