[發明專利]一種圖像顯著性區域的檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 201410046715.0
• 申請日: 2014-02-10
• 公開（公告）號: CN104834933B
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 杜馨瑜;王棟;顧子晨;魏代玉
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 劉芳

本發明提供一種圖像顯著性區域的檢測方法和裝置，通過利用預先訓練獲得的分類器，根據測試圖像的圖像特征向量，對所述測試圖像進行分類處理，獲得分類標簽，所述分類標簽用于指示對所述測試圖像進行顯著性區域檢測的顯著性區域檢測算法；利用該分類標簽指示的顯著性檢測算法，對所述測試圖像進行顯著性檢測，獲得所述測試圖像的顯著性區域，由于利用該測試圖像的圖像特征向量，獲取檢測效果最好的顯著性檢測算法對該測試圖像進行顯著性區域檢測，提高了顯著性區域檢測的準確度。

技術領域

本發明實施例涉及圖像處理技術，尤其涉及一種圖像顯著性區域的檢測方法和裝置。

背景技術

圖像的顯著性是圖像的重要視覺特征，體現了人眼對圖像某些區域的重視程度。在圖像處理過程中，常需要利用顯著性檢測算法對圖像進行檢測，以獲得該圖像的顯著性區域，其主要應用于手機拍照軟件、目標檢測軟件和圖像壓縮軟件中。

現有技術中存在基于低層視覺特征的顯著性檢測算法，對圖像進行顯著性區域檢測，從而獲得該圖像的顯著性區域的方式，該算法是一種模擬生物體視覺注意機制的選擇性注意算法；同時，現有技術中還存在不基于任何生物視覺原理的純數學計算方法，對圖像進行顯著性區域檢測，從而獲得該圖像的顯著性區域的方式。但上述兩種方式均存在顯著性區域檢測的準確度不高情況，因此，如何提高圖像顯著性區域檢測的準確度是目前亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明實施例提供一種圖像顯著性區域的檢測方法和裝置，用于提高顯著性區域檢測的準確度。

第一方面是提供一種圖像顯著性區域的檢測方法，包括：

利用預先訓練獲得的分類器，根據測試圖像的圖像特征向量，對所述測試圖像進行分類處理，獲得分類標簽，所述分類標簽用于指示對所述測試圖像進行顯著性區域檢測的顯著性檢測算法；

利用所述分類標簽指示的顯著性檢測算法，對所述測試圖像進行顯著性區域檢測，獲得所述測試圖像的顯著性區域。

在第一方面的第一種可能的實現方式中，所述利用預先訓練獲得的分類器，根據測試圖像的圖像特征向量，對所述測試圖像進行分類處理，獲得分類標簽之前，還包括：采用至少兩種特征提取算法，提取所述測試圖像的至少兩個圖像特征向量。

結合第一方面的第一種可能的實現方式，在第二種可能的實現方式中，所述至少兩個圖像特征向量是如下圖像特征向量中的至少兩個：稀疏加權熵、導數圖像顏色數、所述測試圖像的一維頻譜圖相對于訓練集圖像的一維頻譜圖偏移的均值和方差、中頻比以及HSV空間的色度H分量、飽和度S分量、亮度V分量的一階矩和所述H分量、S分量、V分量的二階矩。

結合第一方面的第二種可能的實現方式，在第三種可能的實現方式中，所述測試圖像的圖像特征向量包括所述稀疏加權熵；所述采用特征提取算法，提取所述測試圖像的至少兩個圖像特征向量，包括：在RGB顏色空間內，對所述測試圖像進行下采樣濾波；對下采樣濾波后測試圖像進行計算，獲得下采樣濾波后測試圖像的顏色直方圖向量，所述顏色直方圖向量包括n個元素，n為下采樣濾波后測試圖像的RGB顏色空間所包含的第一顏色數，n為自然數；計算稀疏加權系數其中，x_i為所述顏色直方圖向量中的第i個元素，q為預設值，取q≥2；計算所述稀疏加權熵其中，e^H(x)用于指示所述顏色直方圖向量的熵，p(x_i)為歸一化后的所述測試圖像的顏色直方圖向量中的第i個元素，b取值為2、10或e。

結合第一方面的第二種可能的實現方式，在第四種可能的實現方式中，所述測試圖像的圖像特征向量包括所述導數圖像顏色數；所述采用特征提取算法，提取所述測試圖像的至少兩個圖像特征向量，包括：確定所述測試圖像的導數圖像；在RGB顏色空間內，對所述導數圖像進行下采樣濾波；統計下采樣濾波后導數圖像的RGB顏色空間所包含的第二顏色數；將所述第二顏色數作為所述導數圖像顏色數。