[發明專利]一種面向視覺顯著性檢測的中央周圍環繞優化方法

有效

• 申請號: 201210560401.3
• 申請日: 2012-12-20
• 公開（公告）號: CN103093454A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 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: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 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，具體來說是一種受生物視覺感受野機制啟發的面向視覺顯著性檢測的中央-周圍環繞優化方法。?

背景技術

生物視網膜中神經節細胞感受野都由一個“中心”圓和一個“周圍”同心環組成，兩區域分別對激勵具有興奮和抑制響應。已證實神經節細胞響應是由抑制性和興奮性感受野分量共同作用的結果。因此，生物視覺神經節細胞的感受野機制建摸的關鍵在于中央-周圍環繞優化方法。?

目前已提出的中央-周圍環繞優化方法可大致分為兩類。一種是基于高斯差分模型，它采用重疊但卻獨立的兩個高斯函數，分別模擬“中心”興奮和“周圍”抑制區域。由于兩高斯函數對激勵具有相反響應，最終表現為一個高斯差分函數。另一類是基于雙指數模型，該方法建立在對獼猴H1水平細胞的實驗研究基礎上，認為大多數H1感受野的敏感度分布表現為兩個指數分量的疊加。?

此外，現已提出的中央-周圍環繞優化方法中感受野的“中心”和“周圍”區域設定通常都是建立在輸入圖像的像素空間上。具體來說，“中心”和“周圍”區域是根據像素與區域中心像素在像素空間上的距離進行劃分，且感受野的空間范圍和靈敏度分布與激勵信號強弱無關。然而生物學實驗已證明感受野大小和靈敏度曲線是隨激勵信號強弱自適應改變。另一個生物學證據是生物視覺信息的傳輸處理機制的研究，不管是分級假說還是平行處理機制都強調的是對輸入視覺信息成分按不同性質重組處理和傳輸。?

發明內容

本發明針對現有技術的不足，受生物視覺感受野機制中“中心”興奮和“周圍”抑制特性，以及感受野細胞對視覺信息重組特性的啟發，提供了一種面向視覺顯著性檢測的中央-周圍環繞優化方法。?

本發明方法的具體步驟如下：?

步驟(1)：采用SLIC超像素聚類方法，提取輸入圖像的顯著基元，具體為：

對于輸入圖像?，設定期望劃分的超像素個數為，采用SLIC超像素聚類方法根據期望的超像素個數劃分出多個互不相交且區域面積近似相等的超像素區域，最終實際劃分出的超像素個數為。將一個超像素區域視為一個顯著基元，即顯著基元的個數為。

步驟(2)：采用彩色變換方法，分別提取輸入圖像在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：?

對于輸入圖像，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(3)：根據步驟(1)和步驟(2)的結果，提取每個顯著基元在CIELAB空間的顏色特征，具體為：?

對于輸入圖像中的第i個顯著基元，其顏色特征是由顯著基元在CIELAB空間的顏色均值矢量、超像素區域的質心坐標組成。

所述的顯著基元在CIELAB空間的顏色均值矢量表示為，其中為顯著基元內所有像素的l彩色分量均值，為顯著基元內所有像素的a彩色分量均值，為顯著基元內所有像素的b彩色分量均值。?

所述的顯著基元的質心坐標表示為，其中為顯著基元內所有像素垂直方向坐標的均值與輸入圖像高度的比值，為顯著基元內所有像素水平方向坐標的均值與輸入圖像寬度的比值。?

步驟(4)：根據步驟(3)結果，提取每個顯著基元的顏色獨特性值，具體為：?

對于輸入圖像中的第i個顯著基元，其顏色獨特性值表示為：

其中為顯著基元和顯著基元在CIELAB空間的顏色距離；為顯著基元和顯著基元的空間距離；為高斯函數標準差。

所述的顯著基元和顯著基元在CIELAB空間的顏色距離表示為顯著基元在CIELAB空間的顏色均值矢量與顯著基元在CIELAB空間的顏色均值矢量的L2距離，具體描述為：?

所述的顯著基元和顯著基元的空間距離表示為顯著基元的質心坐標與顯著基元的質心坐標的L2距離，具體描述為：

步驟(5)：根據步驟(3)結果，計算每個顯著基元的空間緊湊性值，具體為：

對于輸入圖像中的第i個顯著基元，其空間緊湊性值表示為：

其中為高斯函數標準差。

步驟(6)：根據步驟(4)和步驟(5)的結果，計算每個顯著基元的合成顯著性值，具體為：?

對于輸入圖像中的第i個顯著基元，其合成顯著性值表示為：

其中為高斯函數方差。