[發明專利]基于先驗知識和深度權重的3D顯著性模型的建立方法

有效

• 申請號: 201611236297.7
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN106651853B
• 公開（公告）日: 2019-10-18
• 發明（設計）人: 段立娟;梁芳芳;喬元華;馬偉;苗軍
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙) 11369
• 代理人: 史霞

本發明公開了一種基于先驗知識和深度權重的3D顯著性模型的建立方法，包括：將3D圖像對中的左視圖用超像素分割方法分割成多個區域，用色彩和視差信息合成一組特征對每個區域進行描述；使用顏色緊密度作為區域特征分量中視差的權重，計算一個區域對周圍的區域的特征對比度；在視差圖上得到在深度上的背景先驗，并聯合該背景先驗和顏色緊密度完善深度顯著性；以深度顯著性和區域之間的高斯距離作為特征對比度的權重，并利用特征對比度的權重相加得出初始3D顯著性；利用2D顯著性和中央偏置權重對初始3D顯著性進行增強。本發明所建立的3D顯著性模型具有更接近于人類注視的效果。

技術領域

本發明涉及視覺顯著性領域，尤其涉及一種基于先驗知識和深度權重的3D顯著性模型的建立方法。

背景技術

對一個多目標場景中的重要信息進行選擇是人類視覺系統的一個重要功能。用計算機來建立用于模擬人類上述機制的模型是視覺顯著性研究的方向，同時也為目標分割和質量評價等應用提供了基礎。近年來，3D顯示技術的廣泛應用使得研究3D立體顯著性具有重要的意義。

當人在觀看3D電影的時候，大腦通過立體通道分離技術產生的雙目視差平移獲得深度知識而產生立體感，這一技術的引入導致人類對視覺觀測行為的改變。因此區別于2D顯著性模型的設計，立體顯著性模型除了需要考慮2D顯著性模型中的色彩，亮度，紋理，方向等常用特征外，還應該考慮深度通道上的特征(比如深度的對比度等)。目前深度圖像的獲取途徑有：從相機獲得深度圖像，通過匹配算法獲取視差圖(視差和深度呈現反比例關系)。

人類在關注感興趣的目標時受到先驗知識的影響，所以不管是3D還是2D的顯著性模型中先驗知識都能實現補充顯著性模型的作用。常用的先驗知識包括兩種，第一種是中央偏置即人類視覺偏好圖像中央的信息。第二種是邊界背景先驗，即圖像的邊界像素可以作為背景作為顯著性模型的參考。

綜上所述，需要設計出一種更接近人眼注視的3D顯著性模型的建立方法。

發明內容

針對上述技術問題，本發明提供了一種基于先驗知識和深度權重的3D顯著性模型的建立方法，特征不僅取自于2D的彩色信息，還取自于深度通道的信息，背景先驗和顏色緊密度等先驗知識使得本發明所建立的3D顯著性模型具有更接近于人類注視效果。

本發明提供的技術方案為：

一種基于先驗知識和深度權重的3D顯著性模型的建立方法，包括：

步驟一、提取3D特征：

將3D圖像對中的左視圖用超像素分割方法分割成N個區域，標記為R_i，其中i取值1到N；為區域R_i定義一個區域特征f＝[l,a,b,d]，其中，N_i為區域R_i中像素的個數，l_i，a_i，b_i分別為區域R_i中像素的l值、a值和b值；

步驟二、計算特征對比度：

將區域之間的特征對比度用矩陣C表示，則c_ij表示區域R_i的區域特征和區域R_j的區域特征之間的范式距離，其計算公式為：c_ij＝||u_if_i-u_jf_j||₂，其中u為區域特征f的權重，u＝[1,1,1,q]，而變量q代表左視圖中N個區域的顏色緊密度；

步驟三、設計特征對比度的權重：

步驟(1)在視差圖上通過深度領域分析方法得到深度顯著性圖s_s，則區域R_i的深度顯著性s_d為：

步驟(2)計算視差圖上的背景先驗；