图像显著度识别研究开题报告

1. 研究目的与意义

当前的底色去除算法基本依赖于人工对于图像目标区块和背景区块的选择，很难实现批处理底色更换。

因此，本论文从计算机视觉的角度研究图像显示识别算法，实现显著目标自动识别，最终实现背景自动、批处理的替换。

图像显著识别的结果是人们最为关注的目标，因此显著目标一般是人们感兴趣、最有用的信息。

2. 国内外研究现状分析

itti等人提出跨出度中心-周边算子模型用于提取显著区域。

在该模型中，抽取了三类主要的特征，颜色、亮度和方位。

frintrop对itti的方法进行了改进，通过调查积分图像技巧发现可以加速模型的计算时间。

3. 研究的基本内容与计划

1.基于局部对比的显著性区域算法2.融合对比度和分布性的图像的显著性提取 2015.01.06--2015.01.16 收集资料，查阅文献，了解课题的相关知识，撰写开题 报告及文献综述；2015.01.17--2015.03.01 查阅相关网站同时密切关注最新技术的发展动态，学习 基础理论知识，制定合理的实验方案，设计可行性实验；2015.03.02--2015.03.18 根据实验方案进行实验，对于实验数据进行统计分析、 验证、修改，得出结论；2015.03.18--2015.04.18 总结并把结论进行归纳性阐述，对本论文的研究不足进 行分析，撰写毕业论文初稿；2015.04.19--2015.05.01 修改论文，定稿

4. 研究创新点

其是无用户交互的，非监督式的显著区域识别技术模型考虑了目标图像的边缘和区域的信息