[發(fā)明專利]一種融合區(qū)域顏色和HoG特征的視覺顯著性檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210311804.4
• 申請日: 2012-08-29
• 公開（公告）號: CN102867313A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周文暉;宋騰;孫志海;張樺;韋學(xué)輝
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/40
• 分類號: G06T7/40
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

1.?一種融合區(qū)域顏色和HoG特征的視覺顯著性檢測方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

步驟(1)：采用彩色變換方法，分別提取輸入圖像在Lab空間的l彩色分量圖、a彩色分量圖和b彩色分量圖；?

步驟(2)：采用SLIC超像素聚類方法，將輸入圖像劃分為多個互不相交且區(qū)域面積近似相等的超像素區(qū)域；

步驟(3)：根據(jù)步驟(2)的結(jié)果，計算每個超像素區(qū)域的顏色特征，具體為：

對于超像素區(qū)域r_i，其顏色特征是由超像素區(qū)域r_i的顏色均值矢量???????????????????????????????????????????????、超像素區(qū)域r_i的質(zhì)心坐標(biāo)和超像素區(qū)域r_i的面積率組成；

所述的超像素區(qū)域r_i的顏色均值矢量表示為，其中為超像素區(qū)域r_i內(nèi)所有像素的l彩色分量均值，為超像素區(qū)域r_i內(nèi)所有像素的a彩色分量均值，為超像素區(qū)域r_i內(nèi)所有像素的b彩色分量均值；

所述的超像素區(qū)域r_i的質(zhì)心坐標(biāo)表示為，其中為超像素區(qū)域r_i內(nèi)所有像素垂直方向坐標(biāo)的均值與輸入圖像高度的比值，為超像素區(qū)域r_i內(nèi)所有像素水平方向坐標(biāo)的均值與輸入圖像寬度的比值；

所述的超像素區(qū)域r_i的面積率表示超像素區(qū)域r_i內(nèi)的像素個數(shù)與輸入圖像總像素的比值；

步驟(4)：根據(jù)步驟(3)得到的各超像素區(qū)域的顏色特征，計算每個超像素區(qū)域的顏色獨特性，具體為：

對于超像素區(qū)域r_i，其顏色獨特性表示為：

??????

其中為超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j在Lab空間的顏色距離；為超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j的空間相關(guān)性權(quán)重；n為步驟(2)中劃分出的超像素個數(shù)；

所述的超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j在Lab空間的顏色距離表示為超像素區(qū)域r_i的顏色均值矢量與超像素區(qū)域r_j的顏色均值矢量的L2距離，具體描述為：

??????

所述的超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j的空間相關(guān)性權(quán)重具體表示為：

??????

其中為高斯函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差，為超像素區(qū)域r_i的質(zhì)心坐標(biāo)與超像素區(qū)域r_j的質(zhì)心坐標(biāo)的L2距離；

步驟(5)：根據(jù)步驟(3)得到的各超像素區(qū)域的顏色特征，計算每個超像素區(qū)域的顏色空間分布特性，具體為：

對于超像素區(qū)域r_i，其顏色空間分布特性表示為：

??????

其中為超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j的空間距離；為超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j的顏色相關(guān)性權(quán)重；

所述超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j的空間距離表示為超像素區(qū)域r_i的質(zhì)心坐標(biāo)與超像素區(qū)域r_j的質(zhì)心坐標(biāo)的L2距離，具體描述為：

??????????

所述的超像素區(qū)域r_i和超像素區(qū)域r_j的顏色相關(guān)性權(quán)重具體表示為：

??????

其中為高斯函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差，為超像素區(qū)域r_i的顏色均值矢量與超像素區(qū)域r_j的顏色均值矢量的L2距離；?

步驟(6)：根據(jù)步驟(4)和步驟(5)的結(jié)果，計算每個超像素區(qū)域的顏色顯著性值，具體為：

對于超像素區(qū)域r_i，其顏色顯著性值表示為：

????????

其中為高斯函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟(7)：根據(jù)步驟(4)中得到的超像素區(qū)域的顏色獨特性值，對超像素區(qū)域的顏色顯著性值進(jìn)行平滑優(yōu)化，以保證顏色獨特性值近似的兩個相鄰超像素區(qū)域間顏色顯著性值的連續(xù)平滑；

所述的超像素區(qū)域的顏色顯著性值的平滑優(yōu)化方法具體為：

???對于超像素區(qū)域r_i，其顏色顯著性值經(jīng)平滑優(yōu)化后結(jié)果表示為：

????????????

其中表示超像素區(qū)域r_i顏色獨特性和超像素區(qū)域r_j顏色獨特性的距離，為距離歸一化值；

步驟(8)：為輸入圖像中每個像素分配顏色顯著性值，具體為：

對于超像素區(qū)域r_i中的像素，其顏色顯著性值表示為：

?????????

步驟(9)：采用彩色變換方法，分別提取輸入圖像在RGB空間的r彩色分量圖、g彩色分量圖和b彩色分量圖；計算r彩色分量圖、g彩色分量圖和b彩色分量圖的積分圖；

步驟(10)：利用步驟(9)的積分圖結(jié)果，采用梯度方向直方圖提取方法，將輸入圖像從圖像左上角開始按序劃分為若干個不重疊的8×8像素的局部矩形區(qū)域，并提取每個局部矩形區(qū)域的紋理特征；

所述的局部矩形區(qū)域的紋理特征提取方法具體為：

對于局部矩形區(qū)域t_i，其紋理特征是由局部矩形區(qū)域t_i的HoG矢量和局部矩形區(qū)域t_i的質(zhì)心坐標(biāo)組成；

所述的局部矩形區(qū)域t_i的HoG矢量表示為，其中，為在所屬的彩色分量圖上局部矩形區(qū)域t_i中所有像素在梯度方向為0°、20°、40°、60°、80°、100°、120°、140°、160°下的梯度幅度值；

所述的局部矩形區(qū)域t_i的質(zhì)心坐標(biāo)表示為，其中為局部矩形區(qū)域t_i內(nèi)所有像素垂直方向坐標(biāo)的均值，為局部矩形區(qū)域t_i內(nèi)所有像素水平方向坐標(biāo)的均值；

步驟(11)：根據(jù)步驟(10)得到的每個局部矩形區(qū)域的紋理特征，計算每個局部矩形區(qū)域的紋理空間分布特性；

所述的局部矩形區(qū)域的紋理空間分布特性計算方法具體為：

對于局部矩形區(qū)域t_i，其紋理空間分布特性表示為：

其中為局部矩形區(qū)域t_i在所屬的彩色分量圖上的紋理空間分布特性；為梯度方向取值；為在所屬的彩色分量圖上所有局部矩形區(qū)域在第j個梯度方向下梯度幅度值的歸一化方差；為在所屬的彩色分量圖上所有局部矩形區(qū)域在第j個梯度方向下梯度幅度值的歸一化期望；

????所述的和歸一化方法為：

?????????，

其中為在所屬的彩色分量圖上所有局部矩形區(qū)域在第j個梯度方向下梯度幅度值的方差；為在所屬的彩色分量圖上所有局部矩形區(qū)域在第j個梯度方向下梯度幅度值的期望；

步驟(12)：為輸入圖像中每個像素分配紋理顯著性值，具體為：

對于局部矩形區(qū)域t_i中的像素p，其紋理顯著性值表示為：

步驟(13)：根據(jù)步驟(8)和步驟(12)的結(jié)果，計算輸入圖像中每個像素的最終顯著性值，具體為：?

對輸入圖像中像素p，其最終顯著性值表示為：

????

。