[發明專利]一種雙通道顏色對比度融合的視覺顯著性檢測方法

有效

• 申請號: 201210497332.6
• 申請日: 2012-11-28
• 公開（公告）號: CN103020993A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發明（設計）人: 周文暉;宋騰;孫志海;吳以凡;徐翀
• 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

1.?一種雙通道顏色對比度融合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)：提取輸入圖像的N層高斯尺度圖像，具體為：

對于輸入圖像???????????????????????????????????????????????，其第n層高斯尺度圖像表示為：

，

其中高斯函數的方差為，均值為0；表示卷積運算；

步驟(2)：采用SLIC超像素聚類方法，將每層高斯尺度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，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像，設定期望劃分的超像素個數為，采用SLIC方法根據期望的超像素個數劃分超像素區域；

步驟(3)：采用彩色變換方法，分別提取步驟(1)中每層高斯尺度圖像在CIELAB空間的l彩色分量圖、a彩色分量圖和b彩色分量圖，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像，其l彩色分量圖、a彩色分量圖和b彩色分量圖分別表示為、和；

步驟(4)：根據步驟(2)和步驟(3)的結果，提取每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在CIELAB空間的顏色特征，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其顏色特征是由超像素區域r_ni在CIELAB空間的顏色均值矢量、超像素區域r_ni的質心坐標和超像素區域r_ni的面積率組成；

所述的超像素區域r_ni在CIELAB空間的顏色均值矢量表示為，其中為超像素區域r_ni內所有像素的l彩色分量均值，為超像素區域r_ni內所有像素的a彩色分量均值，為超像素區域r_ni內所有像素的b彩色分量均值；

所述的超像素區域r_ni的質心坐標表示為，其中為超像素區域r_ni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_ni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_ni的面積率表示超像素區域r_ni內的像素個數與輸入圖像總像素的比值；

步驟(5)：根據步驟(4)結果，提取每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在CIELAB空間的顏色獨特性，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其CIELAB空間的顏色獨特性表示為：

其中為超像素區域r_ni和超像素區域r_nj在CIELAB空間的顏色距離；為超像素區域r_ni和超像素區域r_nj的空間距離；為高斯函數標準差；m為第n層高斯尺度圖像在步驟(2)中劃分出的超像素個數；

所述的超像素區域r_ni和超像素區域r_nj在CIELAB空間的顏色距離表示為超像素區域r_ni在CIELAB空間的顏色均值矢量與超像素區域r_nj在CIELAB空間的顏色均值矢量的L2距離，具體描述為：

，

所述的超像素區域r_ni和超像素區域r_nj的空間距離表示為超像素區域r_ni的質心坐標與超像素區域r_nj的質心坐標的L2距離，具體描述為：

；

步驟(6)：根據步驟(4)結果，計算每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在CIELAB空間的空間分布特性，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其在CIELAB空間的空間分布特性表示為：

其中為高斯函數標準差；

步驟(7)：根據步驟(5)和步驟(6)的結果，計算每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在CIELAB空間的顏色顯著性值，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其在CIELAB空間的顏色顯著性值表示為：

其中為高斯函數方差；

步驟(8)：根據步驟(5)結果，對步驟(7)結果進行平滑優化，以保證在CIELAB空間中顏色獨特性值近似的兩個相鄰超像素區域間顏色顯著性值的連續平滑；

所述的CIELAB空間中顏色顯著性值的平滑優化方法具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其在CIELAB空間的顏色顯著性值經平滑優化后結果表示為：

其中表示超像素區域r_ni在CIELAB空間的顏色獨特性和超像素區域r_nj在CIELAB空間的顏色獨特性的距離，為距離歸一化值；

步驟(9)：為每層高斯尺度圖像中的每個像素分配基于CIELAB空間的顏色顯著性值，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中像素，其在CIELAB空間的顏色顯著性值表示為：

步驟(10)：為輸入圖像中的每個像素分配基于CIELAB空間的顏色顯著性值，具體為：

對于輸入圖像中像素，其在CIELAB空間的顏色顯著性值表示為：

其中和分別為像素p在圖像坐標系下的水平坐標和垂直坐標；和分別為輸入圖像中心點的水平坐標和垂直坐標；和分別為二維高斯函數的水平方差和垂直方差，分別取值為輸入圖像寬度的一半和高度的一半；

步驟(11)：采用彩色變換方法，分別提取每層高斯尺度圖像在RGB空間的R彩色分量圖、G彩色分量圖和B彩色分量圖，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像，其R彩色分量圖、G彩色分量圖和B彩色分量圖分別表示為、和；

步驟(12)：根據步驟(2)和步驟(11)的結果，提取每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在RGB空間的顏色特征，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其顏色特征是由超像素區域r_ni在RGB空間的顏色均值矢量、超像素區域r_ni的質心坐標和超像素區域r_ni的面積率組成；

所述的超像素區域r_ni在RGB空間的顏色均值矢量表示為，其中為超像素區域r_ni內所有像素的R彩色分量均值，為超像素區域r_ni內所有像素的G彩色分量均值，為超像素區域r_ni內所有像素的B彩色分量均值；

步驟(13)：根據步驟(12)結果，提取每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在RGB空間的顏色獨特性，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其在RGB空間的顏色獨特性表示為：

???????????

其中為超像素區域r_ni和超像素區域r_nj在RGB空間的顏色距離；

所述的超像素區域r_ni和超像素區域r_nj在RGB空間的顏色距離表示為超像素區域r_ni在RGB空間的顏色均值矢量與超像素區域r_nj在RGB空間的顏色均值矢量的L2距離，具體描述為：

步驟(14)：根據步驟(12)結果，計算每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在RGB空間的空間分布特性，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其在RGB空間的顏色空間分布特性表示為：

步驟(15)：根據步驟(13)和步驟(14)的結果，計算每層高斯尺度圖像中每個超像素區域在RGB空間的顏色顯著性值，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其在RGB空間的顏色顯著性值表示為：

步驟(16)：根據步驟(13)結果，對步驟(15)結果進行平滑優化，以保證在RGB空間中顏色獨特性值近似的兩個相鄰超像素區域間顏色顯著性值的連續平滑；

所述的RGB空間中顏色顯著性值的平滑優化方法具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中的第i個超像素區域r_ni，其在RGB空間的顏色顯著性值經平滑優化后結果表示為：

其中表示超像素區域r_ni在RGB空間的顏色獨特性和超像素區域r_nj在RGB空間的顏色獨特性的距離，為距離歸一化值；

步驟(17)：為每層高斯尺度圖像中的每個像素分配基于RGB空間的顏色顯著性值，具體為：

對于第n層高斯尺度圖像中像素，其在RGB空間的顏色顯著性值表示為：

步驟(18)：為輸入圖像中的每個像素分配基于RGB空間的顏色顯著性值，具體為：

對于輸入圖像中像素，其在RGB空間的顏色顯著性值表示為：

步驟(19)：根據步驟(10)和步驟(18)的結果，計算輸入圖像中每個像素的最終顯著性值，具體為：

對于輸入圖像中像素，其最終顏色顯著性值表示為：

其中和分別為基于CIELAB空間顏色顯著性值和基于RGB空間顏色顯著性值的融合權重。