低分辨率灰度图像中的显著性保持
计算机视觉与模式识别
2018-03-28 v3
摘要
视觉显著性检测起源于逾 5 亿年前，是自然界最高效的机制之一。相比之下，许多最先进的计算显著性模型复杂且低效。大多数显著性模型处理高分辨率彩色（HC）图像；然而，关于视觉显著性检测进化起源的见解表明，无色低分辨率视觉对其速度与效率至关重要。先前的研究表明低分辨率彩色与高分辨率灰度图像能保持显著性信息。但据我们所知，尚无研究考察低分辨率灰度（LG）图像中是否保持显著性。本研究中，我们解释了 LG 的生物学与计算动机，并通过一系列人眼追踪与计算建模实验表明，LG 图像中保持了显著性信息。此外，我们表明使用 LG 图像可显著加速模型训练与检测时间，并最后提出将 LG 图像用于快速高效的显著性检测。
引用
@article{arxiv.1712.02048,
title = {Saliency Preservation in Low-Resolution Grayscale Images},
author = {Shivanthan A. C. Yohanandan and Adrian G. Dyer and Dacheng Tao and Andy Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.02048},
year = {2018}
}
备注
17 pages, 8 figures