[發(fā)明專利]一種立體圖像視覺顯著提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710826355.X
• 申請日: 2017-09-14
• 公開（公告）號: CN107665488B
• 公開（公告）日: 2019-12-24
• 發(fā)明（設計）人: 周武杰;蔡星宇;岑崗;邱薇薇;周揚;趙穎;何成;葛丁飛;金國英;陳壽法;鄭衛(wèi)紅;李鑫;吳潔雯;王昕峰;施祥
• 申請（專利權）人: 浙江科技學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46
• 代理公司: 33226 寧波奧圣專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 周玨

1.一種立體圖像視覺顯著提取方法，其特征在于包括以下步驟：

①對于任意一幅測試立體圖像S_test，將S_test的左視點圖像記為{L_RGB(x,y)}，將S_test的左視差圖像記為{D(x,y)}；其中，1≤x≤W，1≤y≤H，W表示S_test的寬度，H表示S_test的高度，L_RGB(x,y)表示{L_RGB(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，D(x,y)表示{D(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值；

②將{L_RGB(x,y)}從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間，并將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換到實數(shù)類型，得到Lab顏色空間的左視點圖像，記為{L_Lab(x,y)}；然后將{L_Lab(x,y)}的L通道圖像記為{L_Lab,L(x,y)}，將{L_Lab(x,y)}的a通道圖像記為{L_Lab,a(x,y)}，將{L_Lab(x,y)}的b通道圖像記為{L_Lab,b(x,y)}；再將{L_Lab,L(x,y)}、{L_Lab,a(x,y)}和{L_Lab,b(x,y)}均縮放到200×200像素尺寸，將{L_Lab,L(x,y)}、{L_Lab,a(x,y)}和{L_Lab,b(x,y)}縮放后得到的圖像對應記為{L_200,L(x₁,y₁)}、{L_200,a(x₁,y₁)}和{L_200,b(x₁,y₁)}；其中，L_Lab(x,y)表示{L_Lab(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，L_Lab,L(x,y)表示{L_Lab,L(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，L_Lab,a(x,y)表示{L_Lab,a(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，L_Lab,b(x,y)表示{L_Lab,b(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，1≤x₁≤200，1≤y₁≤200，L_200,L(x₁,y₁)表示{L_200,L(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值，L_200,a(x₁,y₁)表示{L_200,a(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值，L_200,b(x₁,y₁)表示{L_200,b(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值；

對{D(x,y)}進行歸一化處理，將歸一化處理后得到的圖像記為{D_0,1(x,y)}；然后將{D_0,1(x,y)}縮放到200×200像素尺寸，將縮放后得到的圖像記為{D₂₀₀(x₁,y₁)}；其中，D_0,1(x,y)∈[0,1]，D_0,1(x,y)表示{D_0,1(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，D₂₀₀(x₁,y₁)表示{D₂₀₀(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值；

③對{D₂₀₀(x₁,y₁)}進行梯度提取，得到{D₂₀₀(x₁,y₁)}的梯度幅值圖，記為{G_200,D(x₁,y₁)}；同樣，對{L_200,L(x₁,y₁)}進行梯度提取，得到{L_200,L(x₁,y₁)}的梯度幅值圖，記為{G_200,L(x₁,y₁)}；對{L_200,a(x₁,y₁)}進行梯度提取，得到{L_200,a(x₁,y₁)}的梯度幅值圖，記為{G_200,a(x₁,y₁)}；對{L_200,b(x₁,y₁)}進行梯度提取，得到{L_200,b(x₁,y₁)}的梯度幅值圖，記為{G_200,b(x₁,y₁)}；其中，G_200,D(x₁,y₁)表示{G_200,D(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值，G_200,L(x₁,y₁)表示{G_200,L(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值，G_200,a(x₁,y₁)表示{G_200,a(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值，G_200,b(x₁,y₁)表示{G_200,b(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值；

④對{G_200,D(x₁,y₁)}中的每個像素點的像素值進行對數(shù)計算，將對數(shù)計算后得到的圖像記為{G_Q200,D(x₁,y₁)}，將{G_Q200,D(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為G_Q200,D(x₁,y₁)，G_Q200,D(x₁,y₁)＝log₁₀(1+2000×G_200,D(x₁,y₁))；同樣，對{G_200,L(x₁,y₁)}中的每個像素點的像素值進行對數(shù)計算，將對數(shù)計算后得到的圖像記為{G_Q200,L(x₁,y₁)}，將{G_Q200,L(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為G_Q200,L(x₁,y₁)，G_Q200,L(x₁,y₁)＝log₁₀(1+100×G_200,L(x₁,y₁))；對{G_200,a(x₁,y₁)}中的每個像素點的像素值進行對數(shù)計算，將對數(shù)計算后得到的圖像記為{G_Q200,a(x₁,y₁)}，將{G_Q200,a(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為G_Q200,a(x₁,y₁)，G_Q200,a(x₁,y₁)＝log₁₀(1+100×G_200,a(x₁,y₁))；對{G_200,b(x₁,y₁)}中的每個像素點的像素值進行對數(shù)計算，將對數(shù)計算后得到的圖像記為{G_Q200,b(x₁,y₁)}，將{G_Q200,b(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為G_Q200,b(x₁,y₁)，G_Q200,b(x₁,y₁)＝log₁₀(1+100×G_200,b(x₁,y₁))；

⑤利用200×200像素尺寸的中心偏好圖{C_saliency200(x₁,y₁)}對{G_Q200,D(x₁,y₁)}進行中心四周加強，將中心四周加強后得到的圖像記為{G_Q200CS,D(x₁,y₁)}，將{G_Q200CS,D(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為D_Q200CS,D(x₁,y₁)，G_Q200CS,D(x₁,y₁)＝G_Q200,D(x₁,y₁)×C_saliency200(x₁,y₁)×0.5；同樣，利用200×200像素尺寸的中心偏好圖{C_saliency200(x₁,y₁)}對{G_Q200,L(x₁,y₁)}進行中心四周加強，將中心四周加強后得到的圖像記為{G_Q200CS,L(x₁,y₁)}，將{G_Q200CS,L(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為G_Q200CS,L(x₁,y₁)，G_Q200CS,L(x₁,y₁)＝G_Q200,L(x₁,y₁)×C_saliency200(x₁,y₁)；利用200×200像素尺寸的中心偏好圖{C_saliency200(x₁,y₁)}對{G_Q200,a(x₁,y₁)}進行中心四周加強，將中心四周加強后得到的圖像記為{G_Q200CS,a(x₁,y₁)}，將{G_Q200CS,a(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為G_Q200CS,a(x₁,y₁)，G_Q200CS,a(x₁,y₁)＝G_Q200,a(x₁,y₁)×C_saliency200(x₁,y₁)；利用200×200像素尺寸的中心偏好圖{C_saliency200(x₁,y₁)}對{G_Q200,b(x₁,y₁)}進行中心四周加強，將中心四周加強后得到的圖像記為{G_Q200CS,b(x₁,y₁)}，將{G_Q200CS,b(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為G_Q200CS,b(x₁,y₁)，G_Q200CS,b(x₁,y₁)＝G_Q200,b(x₁,y₁)×C_saliency200(x₁,y₁)；其中，C_saliency200(x₁,y₁)表示{C_saliency200(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值；

所述的步驟⑤中，其中，e為自然基數(shù)，x₀表示{C_saliency200(x₁,y₁)}的中心像素點的橫坐標，y₀表示{C_saliency200(x₁,y₁)}的中心像素點的縱坐標，δ_D表示中心偏好參數(shù)；

⑥將{G_Q200CS,D(x₁,y₁)}的矩陣表示形式、{G_Q200CS,L(x₁,y₁)}的矩陣表示形式、{G_Q200CS,a(x₁,y₁)}的矩陣表示形式、{G_Q200CS,b(x₁,y₁)}的矩陣表示形式組成四元數(shù)矩陣，記為{Q_I200(x₁,y₁)}，將{Q_I200(x₁,y₁)}中坐標為(x₁,y₁)的元素的四元數(shù)值記為Q_I200(x₁,y₁)，Q_I200(x₁,y₁)＝G_Q200CS,D(x₁,y₁)+i×G_Q200CS,L(x₁,y₁)+j×G_Q200CS,a(x₁,y₁)+k×G_Q200CS,b(x₁,y₁)；然后對{Q_I200(x₁,y₁)}實施四元數(shù)傅里葉變換，得到{Q_I200(x₁,y₁)}的頻域矩陣，記為{Q_f200(u₁,v₁)}；其中，i、j、k均為虛數(shù)單位，G_Q200CS,D(x₁,y₁)為Q_I200(x₁,y₁)的實部，G_Q200CS,L(x₁,y₁)為Q_I200(x₁,y₁)的i虛部，G_Q200CS,a(x₁,y₁)為Q_I200(x₁,y₁)的j虛部，G_Q200CS,b(x₁,y₁)為Q_I200(x₁,y₁)的k虛部，1≤u₁≤200，1≤v₁≤200，Q_f200(u₁,v₁)表示{Q_f200(u₁,v₁)}中坐標為(u₁,v₁)的元素的四元數(shù)值；

⑦利用200×200像素尺寸的頻域濾波模板圖{LG₂₀₀(u₁,v₁)}對{Q_f200(u₁,v₁)}進行Log-Gabor低通濾波，得到{Q_f200(u₁,v₁)}對應的低通特征圖，記為{Q_log-Gabor200(u₁,v₁)}；然后對{Q_log-Gabor200(u₁,v₁)}的矩陣表示形式實施四元數(shù)傅里葉反變換，將四元數(shù)傅里葉反變換后得到的四元數(shù)矩陣記為{Q_o200(x₁,y₁)}，將{Q_o200(x₁,y₁)}中坐標為(x₁,y₁)的元素的四元數(shù)值記為Q_o200(x₁,y₁)，Q_o200(x₁,y₁)＝u₂₀₀(x₁,y₁)+i×u_200i(x₁,y₁)+j×u_200j(x₁,y₁)+k×u_200k(x₁,y₁)；其中，LG₂₀₀(u₁,v₁)表示{LG₂₀₀(u₁,v₁)}中坐標位置為(u₁,v₁)的像素點的像素值，Q_log-Gabor200(u₁,v₁)表示{Q_log-Gabor200(u₁,v₁)}中坐標位置為(u₁,v₁)的像素點的像素值，u₂₀₀(x₁,y₁)表示{Q_o200(x₁,y₁)}的實數(shù)矩陣{u₂₀₀(x₁,y₁)}中坐標為(x₁,y₁)的元素的值，u_200i(x₁,y₁)表示{Q_o200(x₁,y₁)}的虛數(shù)i矩陣{u_200i(x₁,y₁)}中坐標為(x₁,y₁)的元素的值，u_200j(x₁,y₁)表示{Q_o200(x₁,y₁)}的虛數(shù)j矩陣{u_200j(x₁,y₁)}中坐標為(x₁,y₁)的元素的值，u_200k(x₁,y₁)表示{Q_o200(x₁,y₁)}的虛數(shù)k矩陣{u_200k(x₁,y₁)}中坐標為(x₁,y₁)的元素的值；

⑧根據(jù){u₂₀₀(x₁,y₁)}，{u_200i(x₁,y₁)}，{u_200j(x₁,y₁)}和{u_200k(x₁,y₁)}，獲取S_test的初步視覺顯著圖，記為{S_QFT-LG200(x₁,y₁)}，將{S_QFT-LG200(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值記為S_QFT-LG200(x₁,y₁)，S_QFT-LG200(x₁,y₁)＝0.3×u₂₀₀(x₁,y₁)+u_200i(x₁,y₁)+u_200j(x₁,y₁)+u_200k(x₁,y₁)；然后對{S_QFT-LG200(x₁,y₁)}進行歸一化處理，將歸一化處理后得到的圖像記為{S_QFT-F(x₁,y₁)}；再將{S_QFT-F(x₁,y₁)}縮放到W×H像素尺寸，將縮放后得到的圖像作為S_test的最終視覺顯著圖，記為{S_F(x,y)}；其中，S_QFT-F(x₁,y₁)表示{S_QFT-F(x₁,y₁)}中坐標位置為(x₁,y₁)的像素點的像素值，S_F(x,y)表示{S_F(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值。