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利用輸入圖像的近似高斯金字塔,將經典的基于顯著性的視覺注意模型改造為時空開銷更小的版本,從而使其更加適合在嵌入式實時系統中實現.首先采用矩形窗口近似圓形窗口,矩形平均算子近似高斯卷積核;然后采用“先做行累加,再做列累加”的方法來實現矩形平均算子,并直接采樣計算出各個特征通道的顯著性分布圖,該算法關于輸入圖像像素點個數具有線性時間復雜度;最后,還給出了在顯著性分布圖中抑制已提取區域顯著性的快速算法.在Berkeley分割圖像庫上的實驗結果表明,該方法極大地減小了系統實現的時空開銷,且輸出結果的誤差在可接受范圍內.提出的用矩形窗口近似圓形窗口,用矩形平均算子近似高斯卷積核的方法,還適用于其他需要在嵌入式實時系統中實現的圖像處理問題.
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