【摘 要】
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与图像相关的复杂度的研究和应用非常广泛,除了目标自动识别、图像压缩、图像分类与检索、文字检测等研究领域之外,在医学、认知心理学、计算机美学也有应用。在目前的这些研
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与图像相关的复杂度的研究和应用非常广泛,除了目标自动识别、图像压缩、图像分类与检索、文字检测等研究领域之外,在医学、认知心理学、计算机美学也有应用。在目前的这些研究中,还有一个问题需要解决,那就是给出比较符合人的视觉感受的复杂度定义。很多利用灰度统计、图像压缩、频域变换等技术来计算图像复杂度的方法,都不是非常符合人的视觉感受。本文通过对大量文献的分析,认为影响图像视觉感受的一个主要因素是图像的特征点。最终提出了利用图像特征点和图像色彩的熵的加权和来计算图像视觉复杂度方法。为了验证该方法的可行性和准确率,本文将图像视觉复杂度的计算结果与相关文献的研究结果、人的视觉感受评分进行对比,结果显示本文提出的方法比较符合人的视觉感受。此外,本文提出了一种改进的FAST特征点检测算法。该算法利用HSI色彩空间的像素相似性度量规则来减少噪音,提高了特征点检测的准确率。
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