一种生物启发的视觉显著模型

提出一种生物启发式的视觉显著模型,利用初级视皮层中的end-stopping机制来提取角点、边缘交叉点和线段端点等这些表征潜在显著物体轮廓的特征,将其与亮度、颜色和方向特征合并形成最终显著图。模型模拟了视觉信号从视网膜、侧膝体到初级视皮层的处理机制:首先根据视网膜和侧膝体特性,将图像分解为亮度和对立颜色通道;然后通过2D Gabor滤波模拟简单细胞感受野, Gabor响应振幅用于表示复杂细胞响应;最后V1层end-stopped细胞响应通过不同朝向的复杂细胞响应乘积来计算,V1层和侧膝体的输出共同构成自底向上显著图。公开数据集上的实验结果显示模型能够准确地预测人眼注视点,性能达到了自底向上模型的先进水平。