题目：基于视觉注意机制的运动目标

作为视频信息处理的关键步骤，运动目标检测技术一直是研究者关注的领域。而随着信息化程度的不断加深，尤其是海量数据处理任务的不断加重，寻求一种从大量信息中选取有用的部分的方法正变得日益迫切。在图像及视频处理领域，视觉注意机制便是以人类视觉生理为基础模型构建的一种对场景中显著物体优先选取的方法。而结合视觉注意机制的运动目标检测方法正日益成为视频信息处理领域的热点，其目的就在于确定图像序列中具有运动显著性物体所在的区域。论文首先比较了国际上主流的几种视觉注意机制并分析其优缺点，从中选择了Itti模型为主要的理论框架。以该视觉注意机制的理论为基础，旨在针对运动目标检测领域所面临的问题，实现新的基于视觉注意机制的运动目标检测方法。该方法选取运动速度与方向两个主要特征作为判断运动显著性的依据。采用三维数据体元和3-D Gabor滤波技术进行速度特征通道提取；运用基于运动区域面积的归一化方法实现方向特征通道提取。从而能够在准确检测出运动目标信息的基础上，对包含多个运动目标的画面能将其中在运动速度与运动方向上都具有显著性的物体定位出来，以达到以运动特征作为主要依据的对视频画面感兴趣区域进行定位的目的。同时，针对算法结构中涉及到的关键技术——基于2-D Gabor虚部滤波的边缘提取算法，在FPGA的硬件仿真平台上实现，并将仿真结果和软件得到的结果进行了比对，二者具有一致的边缘提取效果。