[發明專利]一種基于離群數據挖掘的圖像顯著性檢測方法

有效

• 申請號: 201210569877.3
• 申請日: 2012-12-25
• 公開（公告）號: CN103065302A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發明（設計）人: 胡衛明;高君
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，特別涉及一種基于離群數據挖掘的圖像顯著性檢測(Image?Saliency?Detection)方法。

背景技術

作為計算機視覺的一個重要研究領域，圖像顯著性檢測通過模擬人類的視覺注意機制來提取圖像中具有顯著性的區域，以便于進一步對圖像進行理解和分析。一般來講，圖像顯著性檢測方法會輸出圖像顯著性映射圖(Saliency?Map)，用來反映圖像的各個區域對人類的吸引程度。其中，占據人類大部分注意力的區域被稱為圖像顯著性區域?；趫D像顯著性映射圖，顯著性區域檢測被廣泛地應用到計算機視覺的諸多領域當中，如圖像檢索、顯著性區域分割、基于內容感知的圖像尺度變換等。

視覺注意機制理論認為人類的視覺系統能夠高效率地捕捉到圖像中最重要的區域并對其集中大部分注意力，而忽略圖像的其他部分。依據理論框架的類型，圖像顯著性檢測方法可以分為兩大類：自底向上的檢測框架和自頂向下的檢測框架。自底向上的檢測框架假設人類主要是因為圖像中各區域的外部差異和對比來捕捉顯著性區域，如顏色、對比度等，且顯著性區域與圖像其他區域的差別較大。因此，采用該類檢測框架方法一般先進行基本視覺特征的提取，如顏色特征(Color?Channel)、圖像灰度(GreyIntensity)、顏色朝向(Orientation)等，然后依據區域間的對比來計算圖像顯著性映射圖。因此，該類方法主要是由數據驅動且需要遵循關于注意力機制的假設規則。基于自頂向下的檢測框架的方法則是與后續圖像理解和分析的任務密切相關的、由目標驅動的圖像顯著性檢測。為此，該類方法需要獲得圖像目標區域的先驗知識，如明確目標區域是人臉等，然后依據先驗知識構建描述模型來將目標區域與圖像背景區分。與自頂向下檢測方法相比，自底向上檢測方法能夠在沒有任何先驗知識的前提下，只依據圖像的基本視覺特征高效地構建圖像顯著性映射圖。因此，近年來大部分研究工作都是基于自底向上檢測方法。

當前流行的自底向上檢測方法的最大問題在于無法均勻地給予顯著性區域各個像素同等大小的顯著性似然值(Saliency?Score)，而一般僅能夠將顯著性區域的邊緣與圖像背景區域明顯區分。一方面，這使得圖像顯著性區域的提取不夠完整，因而給進一步的圖像理解和分析提出了更多的挑戰；另一方面，同一區域的顯著性似然值差異過大，無法將顯著性似然值作為權重直接與圖像的高層語義特征結合，限制了圖像顯著性區域的應用范圍。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明的目的在于提出一種適用于復雜場景下無監督的圖像顯著性區域檢測方法，解決自動識別圖像內顯著性區域或焦點區域的技術問題。

(二)技術方案

為實現上述目的，本發明提出了一種基于離群數據挖掘的圖像顯著性區域檢測方法，融合視覺特征空間分布信息和二維平面空間分布信息得到一種能夠更加均勻地凸顯整個顯著性區域的檢測方法，其方法包括步驟如下：(1)在所述圖像的視覺特征空間內進行多尺度的視覺差異性分析，得到所述圖像各個像素點在不同尺度下的顯著性似然值；(2)將不同尺度下得到的顯著性似然值進行融合以得到基于視覺特征空間的圖像顯著性映射圖；(3)在所述圖像的二維平面空間中內進行顯著性似然值的傳播，將所述圖像的視覺空間分布信息和二維平面空間分布信息融合起來以得到最終的圖像顯著性映射圖。

優選地，對圖像進行多尺度的視覺差異性分析，包括如下步驟：(1a)所述圖像中各個像素點的視覺特征信息由其二維平面空間預定鄰域內像素點的視覺特征分布信息來表示；(1b)尋找所述圖像中各個像素點在當前尺度下的視覺特征空間內的k個距離最短的鄰居像素點及相應的距離值，其中參數k為不大于圖像像素點總個數的正整數；(1c)計算所述各個像素點的局部分布密度值；(1d)計算所述各個像素點的加權鄰域分布密度值；(1e)利用所述局部分布密度值和所述加權鄰域分布密度值計算所述各個像素點的顯著性似然值。

優選地，在圖像二維平面空間內進行圖像顯著性似然值的傳播，包括如下步驟：(3a)尋找所述圖像各個像素點在二維平面空間內的k個距離最近的像素點，并計算像素點與其鄰居像素點在原始圖像的視覺特征空間內的距離值，其中參數k為不大于圖像像素點總個數的正整數；(3b)檢測所述圖像中的有效顯著性像素點；(3c)對所述圖像中非有效顯著性像素點進行顯著性似然值的傳播計算。

(三)有益效果