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首页> 外文期刊>Journal of visual communication & image representation >A bio-inspired center-surround model for salience computation in images
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A bio-inspired center-surround model for salience computation in images

机译：用于图像显着性计算的生物启发式中心环绕模型

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A center-surround model inspired by photoreceptor interactions and visual receptive field organization is presented in this paper for salience computation that predicts human eye fixation locations in images. The essence of photoreceptor interactions is implemented considering different nonlinear combinations of responses to stimuli given by values at nearby image pixels. These combinations are then fed to difference of Gaussian filtered outputs operation and Gabor filter based processes simulating visual receptive field organization. The proposed center-surround model is used in Itti et al.'s bio-inspired framework to perform salience computation. Analysis is carried out to present the information-theoretic aspect of the nonlinear combinations. Significance of the proposed center-surround model is shown both qualitatively and quantitatively by comparing its use in salience computation with the use of existing models considering different psychological patterns, and synthetic and real-life images. Quantitative and qualitative performance of salience computation using the novel center-surround model for three well-known datasets of images are also compared to that of relevant existing salience computation approaches to demonstrate the effectiveness of the proposed approach in generating salience maps closer to human eye fixation density maps. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：本文提出了一个受光感受器相互作用和视觉感受器场组织启发的中心环绕模型，用于显着性计算，预测图像中人眼的固定位置。考虑到附近图像像素处的值给出的对刺激的响应的不同非线性组合，实现了光感受器相互作用的本质。然后将这些组合馈入高斯滤波输出操作和基于Gabor滤波的过程，以模拟视域组织。 Itti等人的生物启发框架使用了所提出的中心环绕模型来执行显着性计算。进行分析以呈现非线性组合的信息理论方面。通过比较其在显着性计算中的使用与考虑了不同心理模式以及合成图像和现实图像的现有模型的使用，从定性和定量上显示了所提出的中心环绕模型的意义。还使用新颖的中心环绕模型对三个著名的图像数据集进行显着性计算的定量和定性性能与现有相关显着性计算方法的显着性进行了比较，以证明所提出的方法在生成更接近人眼注视的显着图方面的有效性密度图。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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