Resumen

Inspirado en las propiedades visuales de los ojos humanos, la información de profundidad de la atención visual se integra en la detección de saliencia para resolver eficazmente problemas como la baja precisión y la escasa estabilidad bajo interferencias de fondo similares o complejas. En primer lugar, se utilizó el algoritmo SLIC mejorado para segmentar y agrupar la imagen RGBD. En segundo lugar, se obtuvo la saliencia en profundidad de la región de la imagen de acuerdo con el método de diferencia anisotrópica entre el centro y el entorno. A continuación, se calculó la saliencia global de la imagen RGB de acuerdo con la regla de percepción del color de la visión humana. Los mapas de saliencia multicanal obtenidos se ponderaron y fusionaron basándose en la entropía de la información para resaltar el área objetivo y obtener los resultados finales de detección. El método propuesto funciona con una complejidad de O(N), y los resultados experimentales muestran que nuestro algoritmo basado en la biónica visual suprime eficazmente la interferencia de fondos similares o complejos y tiene una alta precisión y estabilidad.

• Materias:Algoritmos genéticos Ingeniería biomédica Biomecánica Modelo Matemático Prótesis Extremidades (Cuerpo Humano)
• Subjects:Genetic algorithms Biomedical engineering Biomechanics Mathematical model Prostheses Limbs (Human Body)
• Palabras claves:resultados de la detección final, reglas de percepción del color, mapa de saliencia multicanal, saliencia de características globales, métodos de diferencia envolvente, algoritmo slic mejorado, saliencia de rgb, interferencia de fondo compleja, propiedad visual, imagen rgb
• Keywords:final detection results, colour perception rules, multichannel saliency map, global features saliency, surround difference methods, improved slic algorithm, saliency of rgb, complex background interference, visual property, rgb image