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基于人類視覺注意機(jī)制的顯著性對(duì)象檢測(cè)模型作為能主動(dòng)感知圖像中重要信息的有效方法，對(duì)探索視覺早期認(rèn)知過程的大范圍知覺信息組織具有重要意義．然而由于夜間圖像具有低信噪比和低對(duì)比度特性，現(xiàn)有的視覺顯著性對(duì)象檢測(cè)模型在夜間場(chǎng)景中容易受到噪聲干擾、弱紋理模糊等多方面因素的影響，有鑒于此，本文提出了一種基于區(qū)域協(xié)方差和全局搜索的夜間圖像顯著性對(duì)象檢測(cè)方法．首先將輸入圖像分割為超像素塊。并分別計(jì)算它們的協(xié)方差，然后使用超像素塊協(xié)方差的差異性作為適應(yīng)度函數(shù)。并結(jié)合全局搜索算法來優(yōu)化各個(gè)超像素塊的顯著值．最后通過圖擴(kuò)散方法來精煉顯著圖結(jié)果．實(shí)驗(yàn)測(cè)試采用了5個(gè)公開圖像數(shù)據(jù)集和1個(gè)夜間圖像數(shù)據(jù)集，通過與11種目前主流的視覺顯著性對(duì)象檢測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比。綜合評(píng)價(jià)了本文所提出模型的性能．
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