[發明專利]基于混合算法的紅外圖像顯著性區域檢測方法

在審

• 申請號: 201710659347.0
• 申請日: 2017-08-04
• 公開（公告）號: CN107451595A
• 公開（公告）日: 2017-12-08
• 發明（設計）人: 王鑫;張春燕;陳哲;張振;呂國芳
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/136
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 李玉平

1.一種基于混合算法的紅外圖像顯著性區域檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一：對原始紅外圖像S進行局部稀疏表示，在進行局部稀疏表示的時候采用多尺度局部稀疏表示方法，得到初始顯著圖S_M；

步驟二：提出了融合二維最大熵/最小交叉熵和最大標準差的紅外圖像前景預測算法，對原始紅外圖像S進行處理，得到突顯目標并抑制背景的前景預測圖S_y；

步驟三：將原始紅外圖像S與步驟二獲得的前景預測圖相減，得到原始紅外圖像的背景圖S_b；

步驟四：將步驟一得到的初始顯著圖S_M減去步驟三得到的背景圖S_b，得到最終的顯著圖S_Map。

2.如權利要求1所述的基于混合算法的紅外圖像顯著性區域檢測方法，其特征在于，所述步驟一中，基于某個單一尺度進行局部稀疏表示，得到顯著圖的具體操作過程如下：

步驟a：給定一個以元素x∈R²為中心的輸入圖像S，表示以x為中心并且包含n個元素的塊，設定一個大小為的局部搜索框，局部搜索框以x為中心，k為局部搜索框中非中心元素的個數，為以搜索框中每個非中心元素作為中心元素的塊，其中i＝1,2...k，因此，用非中心塊來線性表示中心塊的表達式如下：

其中，是非中心元素塊的矩陣，是線性組合的系數向量；

步驟b：將步驟a中中心塊的表達式表示為下述等式：

其中為包含少量非零元素的系數向量，表示偽l₀范數，通過正交匹配追蹤來解包含少量非零元素的系數向量中心塊經過稀疏表示后得到的線性組合如下：

步驟c：圖像顯著性可通過重構圖像與原來圖像的殘差來獲得，用下式來簡單的表示圖像顯著性：

其中||·||₂表示L₂范數；

步驟d：對整個圖像進行局部稀疏表示，即將搜索框從上到下，從左到右搜索整個圖像，并且在局部搜索框內對每個元素都進行稀疏表示，最后求步驟c中等式的殘差得到整個圖像的顯著圖。

3.如權利要求2所述的基于混合算法的紅外圖像顯著性區域檢測方法，其特征在于，所述步驟一中，進一步采用“多尺度”局部稀疏表示思想，得到初始顯著圖的具體操作過程如下：

步驟a：對原始圖像S進行分塊處理時，為分塊大小，再對分塊后圖像進行局部稀疏表示處理，得到圖像顯著圖S_M1；

步驟b：將原始圖像S的分塊大小設置為再進行局部稀疏表示處理，得到圖像顯著圖S_M2；

步驟c：將S_M1和S_M2進行加權融合，得到紅外圖像基于局部稀疏表示的初始顯著圖S_M。