优化边缘检测提升Itti模型：显著区域提取效果增强

本文探讨了一种基于改进边缘检测的视觉注意计算模型，它针对传统的Itti视觉注意模型进行了创新性提升。Itti模型是一种常用的心理物理学方法，用于模拟人类视觉系统对视觉刺激的注意力分布。该模型在处理自然场景中的目标检测和显著区域识别中发挥了重要作用。 在原有的Itti模型中，边缘检测是关键步骤，因为边缘通常与视觉显著性密切相关。然而，原始的Canny边缘检测算法在处理复杂场景时可能存在一些问题，如过度平滑导致边缘丢失，以及阈值选择的主观性可能导致误检和漏检。为了克服这些问题，研究者们提出了一系列改进措施： 1. 双边滤波替代高斯滤波：传统的Canny算法采用高斯滤波器来平滑图像，而改进的方法则是利用双边滤波，它同时考虑像素的空间邻域和灰度相似性，这有助于更好地保留边缘细节，减少噪声的影响。 2. Sobel算子的扩展：Canny算法原本仅从水平和垂直两个方向计算梯度，通过引入Sobel算子，扩展到四个方向（上下左右），提高了边缘检测的精确性，尤其是在边缘方向不明显的部分。 3. 改进的OTSU算法：OTSU算法用于自动确定边缘强度的阈值，通过优化这个过程，降低了人工设置阈值带来的不确定性。改进的OTSU算法能够更准确地分离前景和背景，减少了误检和漏检。 经过这些改进，新的视觉注意计算模型在实验中显示出显著的优势。相比于基于普通Canny算法的Itti模型，它能更有效地提取显著区域，提高模型在复杂视觉环境中的性能。这对于许多实际应用，如自动驾驶、视频监控和图像检索等领域，具有重要的理论和实践价值。 总结来说，这篇文章不仅深入研究了视觉注意计算模型，还展示了边缘检测技术在其中的关键作用，以及如何通过优化边缘检测算法来提升模型的准确性。这对于理解和改进视觉感知算法的发展具有重要的推动作用。