[發明專利]一種圖像顯著性檢測方法

有效

• 申請號: 201410226552.4
• 申請日: 2014-05-26
• 公開（公告）號: CN103996195B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發明（設計）人: 袁春;陳剛彪
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司44223
• 代理人: 余敏

1.一種圖像顯著性檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)對圖像進行分塊處理，劃分為K個大小為M×N的圖像塊；其中，K，M和N的值由用戶設定；

2)計算各圖像塊的特征值，所述特征值包括亮度特征值、顏色特征值、方向特征值，深度特征值和稀疏特征值，其中，深度特征值其中，λ₁和λ₂為常數，由用戶根據所述圖像中深度值的范圍和特征值融合時的量化區間范圍進行設定；max(deep(x,y))表示待計算的圖像塊中的像素的深度值的最大值；稀疏特征值f＝W×I，其中W＝A^-1，A表示稀疏編碼單元，根據獨立變量分析ICA算法得到的多個稀疏編碼單元中前M×N個；I表示待計算的圖像塊中的M×N個像素點的像素值矩陣；

3)將圖像塊的各特征值量化到同一區間范圍，將各特征值融合計算得到各圖像塊與其余圖像塊之間的差異值；

4)確定加權系數，將各圖像塊與其余圖像塊之間的差異值加權求和計算得到各圖像塊的顯著性值。

2.根據權利要求1所述的圖像顯著性檢測方法，其特征在于：所述步驟1)中采用區域生長法對圖像進行分塊處理，分塊時選取圖像的顯著中心塊作為中心進行分塊處理，所述圖像的顯著中心塊為圖像的初始顯著圖中顯著值最大的塊。

3.根據權利要求1所述的圖像顯著性檢測方法，其特征在于：所述步驟4)中，以人類視覺尖銳系數作為加權系數進行加權求和，所述人類視覺尖銳系數c(f,e)=1T(f,e),]]>其中，T(f，e)表示對比度閾值，T(f,e)=T0exp(afe+e2e2),]]>其中，T0是對比度閾值的最小值，T₀＝1/64；α是空間頻率衰減常數，α＝0.106；f是空間頻率，f＝4；e是視網膜離心率；e₂是半分辨率離心率，e₂＝2.3；當前圖像塊p的顯著性值其中，e_pq表示圖像塊q的中心點相對于圖像塊p的中心點的視網膜離心率，D_pq表示圖像塊p與圖像塊q之間的差異值。

4.根據權利要求1所述的圖像顯著性檢測方法，其特征在于：所述步驟2)中，所述圖像中深度值的范圍在0～255，特征值融合時的量化區間范圍為0～255，設定λ₁＝255，λ₂＝1。

5.根據權利要求1所述的圖像顯著性檢測方法，其特征在于：所述步驟3)中，根據如下公式進行融合計算當前圖像塊p與圖像塊q之間的差異值D_pq：其中，Fi(p)表示特征i時的當前圖像塊p的量化后特征值，Fi(q)表示特征i時的圖像塊q的量化后特征值。

6.根據權利要求1所述的圖像顯著性檢測方法，其特征在于：所述步驟1)中設定M＝8，N＝8；所述步驟2)中A為根據獨立變量分析ICA算法得到的多個稀疏編碼單元中前64個。

7.根據權利要求1所述的圖像顯著性檢測方法，其特征在于：所述步驟2)中所述獨立變量分析ICA算法為固定點算法。