[發明專利]一種融合區域顏色和HoG特征的視覺顯著性檢測方法

有效

• 申請號: 201210311804.4
• 申請日: 2012-08-29
• 公開（公告）號: CN102867313A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發明（設計）人: 周文暉;宋騰;孫志海;張樺;韋學輝
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06T7/40
• 分類號: G06T7/40
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術領域

本發明屬于計算機視覺領域，具體來說是一種融合區域顏色對比度和梯度方向直方圖（以下采用其英文簡寫“HoG”代替）特征的視覺顯著性檢測方法。

背景技術

視覺顯著性被定義為視覺的不可預測性、稀缺性。由于相關的人類視覺注意理論的支持，視覺顯著性模型提供了一種快速且高效的方法，在計算機視覺和圖像處理中作為重要的預處理機制。

目前的研究成果表明，多數視覺顯著性模型基于底層特征驅動的自底向上的過程。其中，具有深遠意義的工作是L.?Itti等人提出的特征融合理論。在他們的模型中，顏色、亮度和方向特征分別從輸入圖像中提取，標注地理特征地圖，然后使用線性融合方式合成主顯著性圖像。A.?Borji等人提出基于區域稀有性的分析方法。該方法是在Lab和RGB空間學習全局和局部的顏色特征，分配圖像顯著性。這些方法模擬人類眼球運動，追蹤眼部的關注焦點，在生物學中有重要研究價值，但存在明顯的不足：低分辨率，高亮局部輪廓，缺少完整的區域意識。

為此，R.?Achanta等人提出了一種簡單的頻域協調方法，度量像素與圖像平均色的差異決定圖像的顯著性。該方法得到全分辨率的顯著性圖。之后，R.?Achanta等人改用最大對稱環繞的檢測算子，降低背景干擾。M.-M.?Cheng等人用圖分割抽象區域顏色，提出基于全局的區域空間相關性的計算模型，該方法是對區域對比理論的解釋。最近，F.?Perazzi等人引入顯著性濾波器的概念，分別從元素獨立性和空間分布兩方面實現顯著性濾波，得到與輸入圖像大小一致的高質量顯著性圖。這些方法都面向純計算模型，表現出區域完整，物體輪廓清晰，復雜度低的優點。然而上述這些方法都是基于區域顏色，對于紋理的顯著性差異不敏感。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，融合區域顏色和HoG特征，提供了一種基于區域對比度的視覺顯著性檢測方法。

本發明方法的具體步驟如下：

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域面積近似相等的超像素區域。

步驟(3)：根據步驟(2)的結果，計算每個超像素區域的顏色特征，具體為：

對于超像素區域r_i，其顏色特征是由超像素區域r_i的顏色均值矢量???????????????????????????????????????????????、超像素區域r_i的質心坐標和超像素區域r_i的面積率組成。

所述的超像素區域r_i的顏色均值矢量表示為，其中為超像素區域r_i內所有像素的l彩色分量均值，為超像素區域r_i內所有像素的a彩色分量均值，為超像素區域r_i內所有像素的b彩色分量均值。

所述的超像素區域r_i的質心坐標表示為，其中為超像素區域r_i內所有像素垂直方向坐標的均值與輸入圖像高度的比值，為超像素區域r_i內所有像素水平方向坐標的均值與輸入圖像寬度的比值。

所述的超像素區域r_i的面積率表示超像素區域r_i內的像素個數與輸入圖像總像素的比值。

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

對于超像素區域r_i，其顏色獨特性表示為：

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