주파수 영역에서의 크기-공간 분석을 기반으로 한 시각적 주목성

시각적 주목성(visual saliency) 문제를 세 가지 관점에서 다룹니다. 첫째, 주목성 검출을 주파수 영역 분석 문제로 간주합니다. 둘째, 비주목성(non-saliency)의 개념을 사용하여 이를 달성합니다. 셋째, 서로 다른 크기의 주목성 영역 검출을 동시에 고려합니다. 본 논문에서는 자연 이미지의 진폭 스펙트럼에 대한 스케일-공간 분석을 특징으로 하는 새로운 하향식(bottom-up) 패러다임을 제안합니다. 적절한 스케일의 저통과 가우스 커널과 이미지 진폭 스펙트럼(image amplitude spectrum)의 합성곱이 이러한 이미지 주목성 검출기에 해당함을 보입니다. 주목성 맵은 원래 위상과 선택된 스케일에서 필터링된 진폭 스펙트럼을 사용하여 2차원 신호를 재구성하여 얻습니다. 여기서 선택된 스케일은 주목성 맵 엔트로피를 최소화하는 것을 기준으로 합니다. 하이퍼컴플렉스 푸리에 변환(Hypercomplex Fourier Transform)이 주파수 영역에서 분석을 수행합니다. 이용 가능한 데이터베이스를 사용하여 제안된 모델이 인간의 시선 집중 데이터를 예측할 수 있음을 실험적으로 입증하였습니다. 또한 새로운 이미지 데이터베이스를 소개하고, 이를 통해 주목성 검출기가 복잡한 이미지에서 반복되는 방해 요소를 억제하면서 작은 및 큰 주목성 영역을 강조할 수 있음을 보였습니다. 더불어 이 모델이 사람들이 관심을 집중하는 주목성 영역을 예측할 수 있음을 확인하였습니다.