[發明專利]一種基于顏色特征和聚類算法的顯著性目標檢測方法

有效

• 申請號: 201810540285.6
• 申請日: 2018-05-30
• 公開（公告）號: CN108921820B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 張艷邦;張芬
• 申請（專利權）人: 咸陽師范學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06T7/194;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

1.一種基于特征聚類和顏色對比度的圖像顯著性目標檢測方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：將原始輸入圖像由RGB顏色空間轉化為Lab顏色空間；

步驟2：采用SLIC算法對轉化為Lab顏色空間的圖像進行過分割得到超像素，原始圖像過分割得200個超像素；

步驟3：應用Kmeans聚類算法將步驟2處理后的圖像的顏色像素值聚為K類，本方法取K＝6；

步驟4：計算每個聚類的信息熵得：

其中：C_d(x,y)是k顏色通道第d個聚類，當點(x,y)屬于第d個聚類時，C_d(x,y)＝1，當點(x,y)不屬于第d個聚類時，C_d(x,y)＝0；g是一個高斯低通濾波器；

步驟5：將聚類的信息熵按照從大到小的順序排列，選取信息熵前兩位的2個聚類的顏色特征作為背景特征，這兩類特征對應的超像素組成的區域為背景區域；

步驟6：計算步驟2處理后圖像中，每個超像素中心位置與所在圖像四個頂點的距離，當到任一個頂點的距離小于時，該超像素增加為背景區域，其中：w,h分別是圖像寬和高，其余區域為前景區域；

步驟7：在Lab顏色空間中，計算每個顏色通道中前景區域與背景區域的對比度特征：

其中：S_k(i)表示前景區域中第i個超像素在k顏色通道中的顯著性特征，F_k(i)表示在前景區域中第i個超像素在k顏色通道中的顏色特征，B_k(j)表示在背景區域中第j個超像素在k顏色通道中的顏色特征，P_i,P_j分別是第i個和第j個超像素的中心位置，w,h分別是圖像寬和高，||·||₂表示求2范數；

步驟8：將S_k(i)，k∈{L,a,b}歸一化并線性組合，得到圖像顯著性特征：

其中：為特征融合權系數；

步驟9：取閾值T＝mean2(S)，將顯著性特征S二值化，分離圖像前景區域為F；

步驟10：構造高斯濾波，

其中：x₀和y₀分別表示圖像前景區域F中心位置的橫坐標和縱坐標，表示顯著區域的半徑；

步驟11：應用步驟10中的高斯濾波對步驟8得到的顯著性特征增強，得到圖像顯著性目標特征圖，顯著性區域即為目標區域。