视觉注意机制生成显著图

资 源 简 介

视觉注意机制生成显著图

详 情 说 明

视觉注意机制是一种模拟人类视觉系统的方法，用于在复杂场景中快速定位显著区域。显著图（Saliency Map）作为其核心输出，能够以热力图的形式直观展示图像中最吸引注意力的部分。

### 核心原理 视觉注意机制通常分为两种计算范式： 自底向上（数据驱动）：基于图像底层特征（如颜色对比、边缘方向、亮度差异）计算显著性，无需先验知识。 自顶向下（任务驱动）：结合高层语义（如目标检测任务）主动引导注意力分配。

经典模型（如Itti-Koch模型）通过多尺度特征融合生成显著图，而深度学习方法（如VGG、ResNet为基础的注意力网络）能端到端学习复杂特征。

### 实现工具分析 Matlab程序：适合快速验证传统算法（如频域分析、中心-周边差计算），内置图像处理工具箱简化特征提取。 EXE程序：通常封装了训练好的深度学习模型，支持用户无需编程即可输入图像生成显著图，但灵活性较低。

### 应用场景 显著图广泛应用于： 目标检测预筛选区域 图像压缩（保留显著区域质量） 机器人导航中的实时场景分析

该领域的研究趋势正转向结合Transformer等架构的混合注意力模型，以提升动态场景下的鲁棒性。