[發(fā)明專利]一種基于顯著性物體檢測(cè)的圖像場(chǎng)景重構(gòu)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710372338.3
• 申請(qǐng)日: 2017-05-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107194870B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李革;朱春彪;王文敏;王榮剛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號(hào): G06T3/00
• 分類號(hào): G06T3/00;G06T3/40;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 北京萬(wàn)象新悅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11360
• 代理人: 黃鳳茹

1.一種基于顯著性物體檢測(cè)的圖像場(chǎng)景重構(gòu)方法，通過(guò)對(duì)圖像場(chǎng)景中的顯著性物體進(jìn)行檢測(cè)，自動(dòng)提取、移除顯著性物體，得到待重構(gòu)圖像場(chǎng)景的完整背景和待重構(gòu)圖像場(chǎng)景的顯著性物體元素；包括：圖像顯著性物體檢測(cè)過(guò)程、提取圖像場(chǎng)景元素過(guò)程、重構(gòu)場(chǎng)景元素尺寸過(guò)程、重構(gòu)場(chǎng)景元素顏色過(guò)程和組合場(chǎng)景元素過(guò)程，得到重構(gòu)的新圖像；步驟如下：

1)圖像顯著性物體檢測(cè)過(guò)程：利用圖像各物體的顏色和距離特征，通過(guò)圖像顯著性物體檢測(cè)方法，檢測(cè)得到圖像中的顯著性物體S(r_k)；

2)提取圖像場(chǎng)景元素過(guò)程，得到待重構(gòu)圖像場(chǎng)景元素：將檢測(cè)到的顯著性物體S(r_k)利用物體分割方法，從當(dāng)前圖像中分割出來(lái)，得到圖像前景元素S(R|G|B)；再將分割后的圖像進(jìn)行物體移除，通過(guò)背景填補(bǔ)得到圖像背景元素；待重構(gòu)圖像場(chǎng)景元素包括圖像前景元素和圖像背景元素；

3)重構(gòu)場(chǎng)景元素尺寸過(guò)程：將步驟2)提取得到的圖像背景元素和圖像前景元素按照設(shè)定比例進(jìn)行尺寸縮放；

4)重構(gòu)場(chǎng)景元素顏色過(guò)程：將提取得到的圖像前景元素根據(jù)設(shè)定顏色進(jìn)行顏色更換；

5)組合場(chǎng)景元素過(guò)程：將上述得到的待重構(gòu)圖像場(chǎng)景元素進(jìn)行自由組合，即得到重構(gòu)后的圖像場(chǎng)景。

2.如權(quán)利要求1所述圖像場(chǎng)景重構(gòu)方法，其特征是，步驟1)所述圖像顯著性物體檢測(cè)方法包括以下步驟：

11)輸入待檢測(cè)的圖像I_o；

12)將圖像I_o分成K個(gè)區(qū)域，并通過(guò)式(1)計(jì)算得到物體的顯著性值S(r_k)：

其中，r_k和r_i分別代表區(qū)域k和i；D_c(r_k，r_i)表示區(qū)域k和區(qū)域i在L*a*b顏色空間上的歐氏距離；P_i代表區(qū)域i所占圖像區(qū)域的比例；W_d(r_k)定義為式(2)：

其中，D_o(r_k，r_i)表示區(qū)域k和區(qū)域i的坐標(biāo)位置距離；σ是一個(gè)控制著W_d(r_k)范圍的參數(shù)。

3.如權(quán)利要求2所述圖像場(chǎng)景重構(gòu)方法，其特征是，步驟12)中，具體利用K-means算法將圖像分成K個(gè)區(qū)域；參數(shù)σ取值具體為0.4。

4.如權(quán)利要求1所述圖像場(chǎng)景重構(gòu)方法，其特征是，步驟2)通過(guò)物體分割方法提取得到圖像顯著性物體，包括以下步驟：

21)提取待檢測(cè)的圖像I_o的原始圖像顏色信息，得到圖像I_o的RGB通道I_o(R|G|B)；

22)將所述顯著性檢測(cè)物體S(r_k)與顏色通道I_o(R|G|B)通過(guò)式(3)進(jìn)行融合，得到S(R|G|B)，分割得到原彩色圖像中的顯著性物體S(R|G|B)：

S(R|G|B)＝I_o(R|G|B)×S(r_k) (3)

S(r_k)為單通道圖像，此步驟將S(r_k)分別與原圖I_o的R、G、B三通道進(jìn)行上述運(yùn)算操作，得到分割后彩色的顯著性物體。

5.如權(quán)利要求1所述圖像場(chǎng)景重構(gòu)方法，其特征是，步驟2)通過(guò)物體移除方法得到圖像背景元素，所述物體移除方法采用改進(jìn)Criminisi算法，改進(jìn)Criminisi算法的靶區(qū)域?qū)ふ译A段，具體為：將Criminisi算法中有監(jiān)督的人工標(biāo)定靶區(qū)域替換為無(wú)監(jiān)督檢測(cè)的顯著性物體，并設(shè)計(jì)為兩層靶區(qū)域定位，第一層靶區(qū)域?yàn)槲矬w的顯著性檢測(cè)，第二層靶區(qū)域?yàn)樵肼暩蓴_的顯著性檢測(cè)，將檢測(cè)到的顯著性物體和顯著性噪聲替換Criminisi算法的靶區(qū)域，由此檢測(cè)得到顯著性物體和顯著性噪聲。