张艳邦 张 芬 张姣姣

①咸阳师范学院数学与信息科学学院 ②咸阳师范学院智能信息分析与数据处理研究所

本文提出了一种基于图像边缘信息的显著性目标检测算法。首先，应用Roberts算子和Prewitt算子分别检测图像中0°，45°，90°，135°，接着清除图像边缘噪声，然后结合人类视觉注意机制提出了显著性目标检测算法，最后在公开的数据库上进行测试。实验结果表明，在无任何先验信息的情况下，本文算法能够较好地检测出图像中的目标。

1 引言

我们在观察一幅图像时，会无意识地注视图像中的一个或几个目标，这些目标往往是由于其颜色、形状或纹理等特征与周围区域有明显的差异性。这种人眼的选择性注意机制可以帮助我们快速地摒弃图像中的无关信息，提取能够反映图像内容的关键特征。图像边缘信息反映了图像像素的梯度变化，勾勒出了不同的目标区域，因此对图像边缘信息的检测可以有效地帮助我们提取图像中的目标。

2 图像边缘检测

边缘检测算法已经发展成熟，研究人员提出了许多经典的算法模型，如Sobel、Roberts、Prewitt、Canny等。为了不失一般性，本文采用梯度算子理论的经典方法：Roberts算子和Prewitt算子。

Roberts算子又称为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘信息，检测模板为：

从其模板可以看出，它能够较好地检测图像中45度和135度的边缘。

Prewitt算子是一种图像边缘检测的微分算子，其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。……