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基于人類視覺注意機制的顯著性對象檢測模型作為能主動感知圖像中重要信息的有效方法，對探索視覺早期認(rèn)知過程的大范圍知覺信息組織具有重要意義．然而由于夜間圖像具有低信噪比和低對比度特性，現(xiàn)有的視覺顯著性對象檢測模型在夜間場景中容易受到噪聲干擾、弱紋理模糊等多方面因素的影響，有鑒于此，本文提出了一種基于區(qū)域協(xié)方差和全局搜索的夜間圖像顯著性對象檢測方法．首先將輸入圖像分割為超像素塊。并分別計算它們的協(xié)方差，然后使用超像素塊協(xié)方差的差異性作為適應(yīng)度函數(shù)。并結(jié)合全局搜索算法來優(yōu)化各個超像素塊的顯著值．最后通過圖擴散方法來精煉顯著圖結(jié)果．實驗測試采用了5個公開圖像數(shù)據(jù)集和1個夜間圖像數(shù)據(jù)集，通過與11種目前主流的視覺顯著性對象檢測模型進行對比。綜合評價了本文所提出模型的性能．
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