[發明專利]一種適用于重定向圖像質量評估的視覺注意融合方法

有效

• 申請號: 201810342794.8
• 申請日: 2018-04-17
• 公開（公告）號: CN108549872B
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 牛玉貞;張帥;林嘉雯;陳俊豪
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/80;G06K9/62
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種適用于重定向圖像質量評估的視覺注意融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：讀取原始圖像，使用兩種顯著物體檢測算法生成兩種顯著性圖；

步驟S2：使用均衡化操作減小兩種顯著性圖的分布差異，生成兩幅均衡化顯著性圖；

步驟S3：使用對應點的顯著性值相加求平均的方法融合兩幅均衡化顯著性圖，并使用歸一化操作生成融合顯著性圖；

步驟S4：使用人臉檢測算法和線條檢測算法檢測原始圖像中的人臉和線條信息；

步驟S5：根據步驟S4檢測到的人臉矩形框區域的面積和線條區域的長度，在約束放大極值的條件下，自適應地放大步驟S3得到的融合顯著性圖中的人臉矩形框和線條區域的顯著性值，生成包含人臉和線條信息的融合顯著性圖；

步驟S6：使用顯著性增強模型增加步驟S5得到的融合顯著性圖的對比度，并使用歸一化操作生成視覺注意融合顯著性圖；

所述步驟S2中，使用均衡化操作在保護原始顯著性圖整體分布的同時，減小兩幅顯著性圖的分布差異，以得到均衡化顯著性圖，計算公式為：

其中，S_p、S′_p分別是均衡化前、后像素p處的顯著性值；參數t和b是自適應閾值，其計算公式為：

其中，w和h分別表示原始圖像的寬和高；p_t表示第個位置，p_b表示第個位置，表示向下取整；S^d是步驟S1得到的顯著性圖S按顯著性值降序排列后所得的序列，和分別表示序列S^d在p_t和p_b位置處相應的值；k是控制均衡化程度的參數；

所述步驟S5中，根據步驟S4檢測到的人臉矩形框區域的面積和線條區域的長度，在融合顯著性圖的基礎上自適應地放大人臉矩形框和線條區域的顯著性值，并約束放大后的顯著性值不超過最大值1，計算公式如下：

其中，和分別表示檢測到的第i個人臉矩形框區域和第j個線條區域，a_i和l_j分別表示第i個人臉矩形框區域的面積和第j個線條區域的長度；A和L分別表示原始圖像的面積和對角線的長度；C₁和C₂為相應的兩個權值；

所述步驟S6中，使用顯著性增強模型增加步驟S5得到的融合顯著性圖的對比度，并使用歸一化操作生成視覺注意融合顯著性圖，包括以下步驟：

步驟S61：使用顯著性增強模型增加融合顯著性圖的對比度，模擬重定向圖像質量評估中的人眼視覺注意，計算公式如下：

其中，表示融合顯著性圖在像素p處增強后的顯著性值，從而得到增強后的顯著性圖C₃為設定的權值；

步驟S62：對增強后的顯著性圖進行歸一化操作處理，得到最終的視覺注意融合顯著性圖。

2.根據權利要求1所述的一種適用于重定向圖像質量評估的視覺注意融合方法，其特征在于，所述步驟S3中，使用對應點的顯著性值相加求平均的方法融合兩幅均衡化顯著性圖，并使用歸一化操作生成融合顯著性圖，包括以下步驟：

步驟S31：使用對應點的顯著性值相加求平均的方法融合兩幅均衡化顯著性圖，計算公式如下：

其中，和分別表示兩幅均衡化顯著性圖S^D′和S^B′中像素p處的顯著性值；表示像素p處的顯著性值加和求平均的結果，從而得到由兩幅均衡化顯著性圖S^D′和S^B′中對應點的顯著性值加和求平均而得到的結果圖S^m；

步驟S32：為了保證融合后的顯著性圖的值域為[0,1]，對加和求平均的結果進行歸一化操作，計算公式如下：

其中，min(S^m)和max(S^m)分別表示計算結果圖S^m中所有像素值的最小值和最大值；表示所求得的融合顯著性圖S^F在像素p處的顯著性值。