基于视觉反差的显著图生成与目标检测

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于视觉反差的显著图生成与目标检测

李德仁, 胡晓光, 朱欣焰

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2012 > 37(4): 379-383

李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(4): 379-383.

引用本文:

李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(4): 379-383.

LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.

Citation:

LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.

基于视觉反差的显著图生成与目标检测

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B03);;国家863计划资助项目(2011AA010500);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09重点项目);武汉大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(114041)

作者简介:
李德仁，教授，博士生导师，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士，主要从事以ＲＳ、ＧＰＳ和ＧＩＳ为代表的空间信息科学与多媒体通讯技术的科研和教学工作。

中图分类号: P237.3

Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University, 129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B03);;国家863计划资助项目(2011AA010500);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09重点项目);武汉大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(114041)

摘要: 以认知神经科学的研究成果为依据,对视网膜会强烈响应大反差视觉刺激的现象和初级视觉皮层上视觉信息的生成机制进行了模拟,提出了一种基于视觉反差的显著图生成与目标检测方法。本方法可以在不考虑目标的形状、边缘或其他形式先验知识的情况下检测出场景中具有显著反差的目标。在对地场景中车辆目标的检测实验里,将其与另外两种典型的显著图生成方法进行了对比,结果显示,这种基于视觉反差的目标检测方法能够较好地将注意力集中在场景中具有较大反差的目标之上,且具有高效性和鲁棒性。
- 目标检测 /
- 显著图 /
- 视觉反差 /
- 视网膜 /
- 初级视觉皮层
Abstract: The phenomenon that the retina will strongly respond to large contrast visual stimulation and the generation mechanism of visual information in the primary visual cortex can be simulated.Therefore,In this paper,we propose a method generating saliency map and detecting object according to the cognitive neuroscience research.The method can detect significant contrast object without considering the shape,edge,or other forms of prior knowledge of the objects.We compare the method with the other two typical saliency methods in detecting vehicle target from ground scenes.The results show the detection method based on visual contrast can better concentrate on the object with greater contrast and is fast and robust.
- object detection /
- saliency map /
- visual contrast /
- retina /
- primary visual cortex

[1]	张星, 刘涛, 孙龙培, 李清泉, 方志祥. 一种视觉与惯性协同的室内多行人目标定位方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(5): 672-680. doi: 10.13203/j.whugis20200454
[2]	任加新, 刘万增, 李志林, 李然, 翟曦. 利用卷积神经网络进行“问题地图”智能检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20190259
[3]	巨袁臻, 许强, 金时超, 李为乐, 董秀军, 郭庆华. 使用深度学习方法实现黄土滑坡自动识别 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(11): 1747-1755. doi: 10.13203/j.whugis20200132
[4]	张瑞倩, 邵振峰, Aleksei Portnov, 汪家明. 多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(6): 895-903. doi: 10.13203/j.whugis20200253
[5]	赵望宇, 李必军, 单云霄, 徐豪达. 融合毫米波雷达与单目视觉的前车检测与跟踪 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(12): 1832-1840. doi: 10.13203/j.whugis20180146
[6]	张宇, 何楚, 石博, 徐新. 逐层特征选择的多层部件模型用于遥感图像飞机目标检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1406-1411.
[7]	何楚, 张宇, 廖紫纤, 徐新. 基于压缩感知的sar图像cfar目标检测算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(7): 878-882.
[8]	何楚, 张宇, 廖紫纤, 廖明生. 基于分层自适应部分模型的遥感图像飞机目标检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(6): 656-660.
[9]	朱先强, 黄金才, 邵振峰, 程光权. 一种定义感兴趣局部显著特征的新方法及其在遥感影像检索中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(6): 652-655.
[10]	施蓓琦, 刘春, 姚连璧, 陈能. 视觉皮层振荡神经网络在遥感影像分割中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(12): 1442-1446.
[11]	邵振峰, 李德仁, 朱先强. 利用改进的遗传算法对红外影像自适应目标进行检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(5): 535-539.
[12]	冯国虎, 章大勇, 吴文启. 单目视觉下基于对偶四元数的运动目标位姿确定 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(10): 1147-1150.
[13]	胡学敏, 郑宏, 司小书. 利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(11): 1265-1270.
[14]	雷波, 李清泉. 复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 906-909.
[15]	汪长城, 廖明生. 一种多孔径SAR图像目标检测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(1): 32-35.
[16]	陈振学, 汪国有, 马于涛, 张磊. 基于均值反差滤波的红外小目标检测算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(6): 560-563.
[17]	明英. 单目智能视觉监视应用中小运动目标的检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(2): 165-168.
[18]	杨文, 孙洪, 徐新, 徐戈. 星载SAR图像船舶及航迹检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(8): 682-685.
[19]	梅建新, 段汕, 秦前清. 基于支持向量机的特定目标检测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(10): 912-915,932.
[20]	仲思东, 何对燕, 王新华, 贺赛先. 基于机器视觉的钢板形位检测系统 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1997, 22(1): 72-75,79.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 1308
HTML全文浏览量: 54
PDF下载量: 837
被引次数: 0

基于视觉反差的显著图生成与目标检测

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B03);;国家863计划资助项目(2011AA010500);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09重点项目);武汉大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(114041)

作者简介:
李德仁，教授，博士生导师，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士，主要从事以ＲＳ、ＧＰＳ和ＧＩＳ为代表的空间信息科学与多媒体通讯技术的科研和教学工作。

收稿日期: 2012-01-10
刊出日期: 2012-04-05

中图分类号: P237.3

关键词:

初级视觉皮层

摘要: 以认知神经科学的研究成果为依据,对视网膜会强烈响应大反差视觉刺激的现象和初级视觉皮层上视觉信息的生成机制进行了模拟,提出了一种基于视觉反差的显著图生成与目标检测方法。本方法可以在不考虑目标的形状、边缘或其他形式先验知识的情况下检测出场景中具有显著反差的目标。在对地场景中车辆目标的检测实验里,将其与另外两种典型的显著图生成方法进行了对比,结果显示,这种基于视觉反差的目标检测方法能够较好地将注意力集中在场景中具有较大反差的目标之上,且具有高效性和鲁棒性。

English Abstract

李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(4): 379-383.

引用本文:

李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(4): 379-383.

LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.

Citation:

LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码