cs

Vývoj

DETEKCE VÝZNAMNÍCH OBLASTÍ V OBRAZE

Ve spolupráci s Fakultou matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského jsme realizovali výzkumní projekt týkající se detekce významných oblastí v obraze, jehož výsledkem je software použitelný v praxi v mnoha oblastech života, jako například komprese obrazu, hodnocení kvality obrazu a videa, detekce objektů, retargeting , tvorba náhledů a mnoho dalších.

Výzkum vychází ze skutečnosti, že vizuální vnímání člověka a zpracování obrovského množství vizuálních informací (108 - 109 bitů za sekundu) je pro člověka velmi obtížný úkol. Člověk nedokáže vidět vše kolem něj, ale některé věci přitahují na sebe vizuální pozornost reflexivní (nezávisle na nějaké roli), jiné věci záměrně, v závislosti od nějaké úlohy (selektivní pozornost).

Vizuální pozornost

Legenda:
1 - Volný nezávislý pohled
2 - Pohled při úloze zjistit věk postav na obraze
3 - Pohled při úkolu zjistit činnosti, kterou dělali před příchodem neočekávané návštěvy
4 - Pohled při úkolu zapamatovat si, co mají postavy oblečené
5 - Pohled při roli zapamatovat si pozici postav a objektů v místnosti
6 - Pohled při úkolu odhadnout, jak dlouho se zdrží návštěva

Cílem výzkumu bylo tedy redukovat co nejefektivněji množství těchto informací prostřednictvím vizuální pozornosti, která slouží k selekci oblastí ve scéně (tzv. Významné oblasti), jakož i detekovat hlavní oblasti vjemů prostřednictvím PC.

Na určování významných oblastí byly použity výpočtové modely, které jsou standardně založené na detekci příznaků v obraze a jejich následné kombinací, přičemž výsledná mapa významných oblastí představuje šedoúrovňovou mapu.

V původním modelu, který je založen na kombinaci příznaků (barva, intenzita a textura), autoři navrhli novou strategii kombinace těchto příznaků, která v kontrastní mapě potlačuje oblasti nesprávně označené jako významné. Tato strategie používá k potlačení sporných oblastí lokální kontextovou informaci a zvýraznění pravých výrazných oblastí. Námi použitý systém, resp. model je nástavbou původního modelu a spočívá v detekci 4 příznaků (barva, intenzita, textura a klíčové body - DLR). Tyto příznaky jsou následně kombinovány do jedné mapy a použitím potlačení neprávem významných oblastí je vytvořena výsledná mapa významných oblastí.


Výběr použitých příznaků


Porovnání výsledků jednotlivých metod

 

a) Originální obrázek
b) Mapa významných oblastí s použitím funkce DLR
c) Itti (model)
d) CSI (model)
To Top