摘要:计算机视觉技术目前在很多领域得以广泛应用，而人们要从图像或是视频中提取的信息也日益丰富。而在这些有关应用当中，大部分图像处理的步骤均与提高图像内部细节和特征的可见度有关。这些由人们对从图像中所注意到或是忽略了的内容的一些理解所决定。本文的目的是设计一种基于图像的视觉显著算法（GBVS算法）来实现从图像中提取显著区域。与此同时，在本文中还相应研究了几种其它用于图像处理或是场景中目标检测的算法，它们大部分都从我们对人类视觉处理如何工作的理解中而来，但结果却不尽相同。

本文中对于各种图像视觉显著算法的应用主要是由静态图像和动态视频图像中的显著目标提取和处理两个方面组成。在仿真分析时，采用了Matlab软件，通过仿真结果发现在单一背景下，无论是静态或是运动目标，GBVS算法均可以较好的完成显著区域的提取工作。这种图像视觉显著算法既可以应用于简单环境下静态目标的提取，也可以应用于复杂背景下运动目标的提取，具有很广泛的应用范围和良好的开发前景。

关键词：人眼视觉;注意机制；显著；GBVS算法；光流法

目录

摘要

Abstract

1 概述-1

1.1 研究背景和意义-1

1.2 国内外研究现状-2

1.3 主要工作内容-4

1.4 论文结构安排-5

2 运动目标检测算法基础-6

2.1 光流法原理-6

2.2 LK光流算法原理-7

2.3 HS光流算法原理-7

2.4 光流算法仿真及分析-8

3 显著目标检测算法基础-11

3.1 人类视觉注意机制-11

3.2 生物视觉注意机制模型-11

3.2.1 Itti算法模型-11

3.2.2 SR算法模型-13

3.2.3 GBVS算法模型-14

4 Matlab仿真实验结果与分析-16

4.1 显著静态目标检测算法仿真与分析-16

4.1.1 SR算法仿真结果-16

4.2.2 GBVS&Itti算法仿真结果-17

4.2 显著运动目标检测算法构建-20

4.3 显著运动目标检测算法仿真与分析-21

结    论-24

参 考 文 献-25

致    谢-27