54、基于视觉注意力与神经活动数据的目标检测与识别方法

基于视觉注意力与神经活动数据的目标检测与识别方法

在当今科技发展中，目标检测与识别技术在众多领域有着广泛的应用，如遥感图像中的机场检测、机器的视觉识别等。本文将详细介绍两种相关的技术方法，一种是基于视觉注意力的遥感图像机场检测方法，另一种是基于神经活动数据构建视觉识别算法的方法。

基于视觉注意力的遥感图像机场检测方法

改进的GBVS模型

GBVS模型源自NVT模型，它通过在图像上构建马尔可夫链并计算其平衡分布来得到显著图，具体步骤如下：
1. 获取强度通道 ：
- 给定图像I，使用高斯金字塔低通滤波器对其进行处理。金字塔的每一层是一个二维高斯低通滤波器G，公式为：
[G(x,y,\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}\exp\left(-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}\right)]
- 其中((x,y))表示图像I中像素的位置，(\sigma)为尺度参数，(\sigma)越大，平滑范围越大。通过不断对原始图像进行滤波和下采样，可得到一组不同尺度的滤波结果，定义为强度通道。
2. 获取方向通道 ：
- 与获取强度通道类似，使用Gabor金字塔滤波器代替高斯滤波器来获取方向信息。Gabor滤波器H的公式为：
[H(x,y,\sigma,\theta,f)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}\exp\left(-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}\right)\exp\left(i2\pi f(x\cos\theta + y\sin\theta)\right)\