信息量增强共生直方图显著性检测算法

"这篇论文介绍了一种基于信息量增强的共生直方图显著性检测算法，旨在解决传统共生直方图方法在显著性检测中易受背景高对比度边界干扰的问题。通过量化局部共生直方图复杂度差异，使用信息量值增强显著性区域并抑制背景边缘的显著性。实验证明，新方法在准确性和鲁棒性上优于原方法，AUC值从0.720 8提高到0.731 1。" 正文: 视觉显著性检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它模拟人类视觉系统对图像中关键、突出区域的识别能力，有助于图像分析和理解。随着技术的发展，显著性检测被广泛应用在目标检测、图像分割等多个领域。共生直方图是一种常用的方法，它可以反映像素之间的空间关系，用于计算图像的纹理特征。 然而，传统的共生直方图方法在处理图像时存在一个问题，即容易受到背景区域高对比度边界的干扰，导致显著性检测的准确性降低。为了解决这个问题，论文提出了一种创新的策略，即信息量增强的共生直方图显著性检测算法。这个算法利用显著性区域与背景边界区域在局部共生直方图分布的复杂度差异，通过计算信息量值来量化这种差异。 信息量是一个衡量信息不确定性的概念，它在这里被用来增强显著性区域的表示。在进行显著度计算时，新方法将信息量值叠加到原始共生直方图的各个通道中，这样可以增强那些具有更高信息量的区域，即更可能的显著性区域，同时抑制背景边缘的误识别，从而提高检测结果的准确性。 实验证实在AIM数据集上的表现，新算法相比于原方法有明显改进，通过ROC曲线分析，其AUC值从0.720 8提升到了0.731 1，这表明新算法在辨别显著性区域的能力上有了显著的提升，同时也增强了算法的鲁棒性，使其在不同场景下都能更好地工作。 这种基于信息量增强的共生直方图显著性检测算法对于理解和改进视觉显著性检测模型有着重要的意义，它为图像处理提供了更精确的预处理手段，对于后续的图像分析任务如目标检测、跟踪和图像分割等都有积极的影响。此外，这种方法还可以进一步拓展到其他领域，比如视频分析，以实现更高效、准确的视觉信息提取。