多尺度Retinex与超像素融合的水下图像显著性检测方法

本文主要探讨的是"基于多尺度的水下图像显著性区域检测"这一主题，它聚焦于图像显著性在海洋相关领域的关键作用，尤其是目标识别、目标跟踪和视觉信息挖掘等方面。水下环境中的图像处理面临特殊的挑战，如光照条件差、颜色失真和噪声干扰等，因此，研究高效和鲁棒的显著性检测方法显得尤为重要。 文章提出了一种创新的方法，通过结合Retinex图像增强技术和超像素分割算法来解决这些问题。Retinex理论模拟人眼对光照的理解，通过局部和全局的亮度调整，提高图像对比度，使得细节更加清晰。超像素分割则是将图像分解为更小的有意义区域，便于后续处理和特征提取。 在多尺度策略下，作者在每个尺度上对超像素进行显著性估计，这一步涉及了利用贝叶斯概率估计来量化每个像素或超像素被显著区域的概率。这种方法可以捕捉到不同尺度下的图像特征，提高显著图的准确性和稳定性。然后，通过加权求和和导向滤波技术，融合不同尺度的显著图，生成的显著图既平滑又保留了边缘的清晰度，有助于突出图像中的重要区域。 为了验证算法的鲁棒性，作者构建了一个基于水下不同倍数衰减距离的数据集，通过实验展示了在各种条件下，该算法都能有效地检测出显著区域，对于不同深度和光照变化有良好的适应性。这项工作不仅提升了水下图像显著性检测的性能，也为其他相关领域的研究提供了新的思路和技术支持。 关键词包括图像增强、超像素、贝叶斯估计和显著性，这些是论文的核心技术元素。论文发表在《微型机与应用》杂志上，强调了其在计算机视觉领域的实际应用价值和学术贡献。本文的研究成果对于提升计算机对水下图像的理解和处理能力具有重要意义，推动了相关领域的技术进步。