Detección de regiones de interés visual mediante Análisis Espectral Local de la imagen

Abstract

La noción de mapa, entendida como correspondencia biunívoca entre dos niveles de representación en el Sistema Visual, lleva a plantear la cuestión de cómo puede utilizar la visión estos mapas ( que incluyen las representaciones distribuidas) para procesar la información de la imagen. Para ello, se fijan dos objetivos. Por un lado, analizar la retina cortical, un mapa ubicado en el córtex estriado, que sirve de soporte a una importante representación conjunta espacio-espectral. Para generar esta representación se concebe un modelo, simplificado, compuesto por cuatro láminas de frecuencia espacial y cuatro canales de orientación, el cual produce dicha representación mediante Análisis espectral local. Por un lado, se propone otro modelo que permite la detección automática de regiones de interés visual. Este modelo se fundamenta en la hipótesis de que las respuestas a los filtros lineales locales aplicados a la imagen, y almacenadas en la retina cortical, se señalan las regiones que más destacan en la imagen acromática, produciendo, así, un grupo perceptivo. Complementariamente, se sugiere que aquellas regiones que 'perduran' en las diferentes escalas coinciden con las de mayor saliencia visual.