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摘要：本发明公开了一种基于注意力区域多向可调滤波的舞台目标检测算法，包括S1、利用多步长空间技术对视觉传感器获取的图像进行处理，获取一系列不同步长下的显著目标图；利用最小熵信息挑选出系列不同步长下的显著目标图中的最优显著图，进而生成注意力集中区域图；S2、利用方向可调滤波对视觉传感器获取的图像进行方向可调调滤波匹配，获取不同方向上的目标边缘区域图；S3、利用奇异值分解法对注意力集中区域图与目标边缘区域图进行特征提取与重构；并将两者重构后的图像进行融合，获取目标显著图；S4、对目标显著图进行阈值分割，获取最终的目标位置。优点是：能够有效快速的检测出舞台目标并能满足智能小车应用中的实时性能要求。

主权项：1.一种基于注意力区域多向可调滤波的舞台目标检测算法，其特征在于：包括如下步骤，S1、利用多步长空间技术对视觉传感器获取的原始图像进行处理，获取一系列不同步长下的显著目标图；利用最小熵信息挑选出系列不同步长下的显著目标图中的最优显著图，进而生成注意力集中区域图；S2、利用方向可调滤波对视觉传感器获取的原始图像进行方向可调调滤波匹配，获取不同方向上的目标边缘区域图；步骤S2具体包括如下内容，S21、利用最优显著图获取任意方向上的可调滤波模板；公式为， 其中，Gx′,y′为高斯函数；表示的是0度方向上的卷积模板；表示为90度方向上的卷积模板；与式子线性组合，就可以得到两方向上的卷积滤波模板的θ为任意方向角度输入值；x′,y′为最优显著图的像素点变量；S22、利用方向可调滤波模板的线性组合对视觉传感器获取的原始图像进行卷积处理，获取不同方向上的目标边缘区域图； 其中，D[dx,y]为不同方向上的目标边缘区域图；F[fx,y]为视觉传感器获取的原始图像；步骤S2中采用三方向可调滤波模板的线性组合对视觉传感器获取的原始图像进行卷积处理，获取不同方向上的目标边缘区域图； 其中，为三方向可调滤波模板；为三方向滤波模板的幅度系数；ka、kb、kc为对应的三方向滤波模板的角度系数；S3、利用奇异值分解法对注意力集中区域图与目标边缘区域图进行特征提取与重构；并将两者重构后的图像进行融合，获取目标显著图；S4、对目标显著图进行阈值分割，获取最终的目标位置。

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