[發明專利]一種圖像顯著區域檢測方法

有效

• 申請號: 201210158194.9
• 申請日: 2012-05-21
• 公開（公告）號: CN102693426A
• 公開（公告）日: 2012-09-26
• 發明（設計）人: 王好謙;張春龍;戴瓊海
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/60
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

技術領域

本發明涉及計算機圖像處理領域，特別是涉及一種圖像顯著區域檢測方法。

背景技術

人類的視覺機理和反射條件具有一定的共性，這會使圖像中一定的顯著性區域，如圖像的邊緣、色差梯度較大的圖像區域，總會引起人們的注意。基于這種原理，可以對圖像中的顯著性的區域進行檢測，提取出顯著性值的灰度圖像，從而廣泛的應用于計算機視覺領域，包括對興趣目標物體的圖像分割，目標識別，自適應壓縮，內容感知圖像編輯，和圖像檢索等。同時，對圖像的顯著性區域的檢測研究反過來對研究人類視覺系統的信息加工也有幫助。

圖像顯著區域檢測方法即是要得到待處理的圖像中每一像素點的顯著性值，根據顯著性值得到對應的顯著性灰度圖。現有的圖像顯著區域檢測方法中，有基于全局的計算方法計算顯著性值的，也有基于局部窗口計算顯著性值的，但上述兩種方法各自突出待檢測圖像中不同的特性，全局計算方法得到的顯著性值灰度圖像突出的是待檢測圖像的主體部分的顯著性，而局部處理計算方法得到的顯著性值灰度圖像突出的是待檢測圖像中的邊緣以及紋理較強處的信息。以人臉圖像為例說明，采用全局計算方法得到的各像素點顯著性值，能識別出人臉圖像的主體部分，但對于臉部輪廓處、眼睛、鼻子、嘴部邊緣處卻不能很好體現；而采用局部計算方法得到的各像素點顯著性值，對輪廓邊緣處能很好地體現，但對于臉部主體部分卻不能很好地體現。這樣兩種方法得到的灰度圖結果均不能較準確的反應待檢測圖像的顯著性值。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：彌補上述現有技術的不足，提出一種圖像顯著區域檢測方法，結合局部處理和全局處理方式，使得到的顯著性值灰度圖像更加精確。

本發明的技術問題通過以下的技術方案予以解決：

一種圖像顯著區域檢測方法，包括以下步驟：1）色彩空間轉換和濾波處理：將待檢測圖像從RGB色彩空間轉換為CIELab色彩空間，并對圖像做濾波處理；2）局部窗口計算：按局部處理方式計算待檢測圖像中各像素點的顯著性值，定義為第一顯著性值；所述局部處理方式為：以當前待計算的像素點R為中心，在m×n的矩形窗口中，計算像素點R的顯著性值S₁（R）；3）對步驟2）得到的各像素點的第一顯著性值進行規范化操作轉換為取值在0-255之間的灰度值后得到待檢測圖像的第一顯著性值的第一灰度圖像；4）全局分塊計算：按全局處理方式計算待檢測圖像中各像素點的顯著性值，定義為第二顯著性值；所述全局處理方式為：將待檢測圖像劃分為M塊均包含e×f個像素點的像素塊，當前待計算的像素點R位于像素塊Pi中，計算像素塊Pi的顯著性值，則像素點R的顯著性值S₂（R）等于像素塊Pi的顯著性值；5）對步驟4）得到的各像素點的第二顯著性值進行規范化操作轉換為取值在0-255之間的灰度值后得到待檢測圖像的第二顯著性值的第二灰度圖像；6）對步驟3）得到的第一灰度圖像和步驟5）得到的第二灰度圖像進行合并操作，比較兩幅灰度圖中的各像素點的灰度值，取兩者中較大值作為最終的灰度值，得到待檢測圖像最終的顯著性值的灰度圖像。

本發明與現有技術對比的有益效果是：

本發明的圖像顯著區域檢測方法，由于綜合利用了在局部矩形窗口中計算得到的顯著性值和全局分塊劃分后計算得到的顯著性值，取兩種方式中顯著性值對應的灰度值較大者作為最終灰度值生成灰度圖像。得到的灰度圖像中，即能突出待檢測圖像中邊緣、紋理較強處區域的顯著性值（局部處理方式），也能突出待檢測圖像中主體部分的顯著性值（全局處理方式），因此得到的顯著性值灰度圖像比單一局部處理方法或單一全局處理方法更為準確。同時，由于局部處理時采取矩形窗口進行計算，計算量較小，全局處理時按照分塊劃分后計算像素塊顯著性值得到像素點顯著性值，計算量也較小，因此本發明的圖像顯著區域檢測方法在提高結果準確性的同時，計算量并沒有增大。

附圖說明

圖1是本發明具體實施方式中的圖像顯著區域檢測方法的流程圖；

圖2是本發明具體實施方式中的分塊劃分中25塊均包含4×4個像素點的像素塊的位置關系示意圖。?

具體實施方式

下面結合具體實施方式并對照附圖對本發明做進一步詳細說明。

如圖1所示，為本具體實施方式中的圖像顯著區域檢測方法的流程圖。

U1）色彩空間轉換和濾波處理：將待檢測圖像從RGB色彩空間轉換為CIELab色彩空間，并對圖像做濾波處理。

本具體實施方式中，運用如下簡單的轉換關系式進行轉換：