一种基于全局与局部对比度的显著性检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于全局与局部对比度的显著性检测方法，该方法是基于三个显著性操作。第一个，CESC，认为就其周围的图像补丁块的稀缺性。第二个，CSC，通过考虑中心补丁块与其周围补丁块的相对位置拓展CESC算法。第三个，GC，利用其在整个图像的对比度的图像的补丁计算显著性。最后，这三个对比图进行合并。在RGB色彩空间下，检测结果比现有方法更简单并行之有效，其显著图更贴合于人眼的视觉感知系统所得到的结果，显著性检测质量高，且检测结果受图像的物理条件，光学条件，色彩差异影响小；本发明专利技术不受样本限制，更适于实际应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于多尺度上下文的显著性检测方法，属于计算机通信

技术介绍
21世纪，随着计算机技术和人工智能的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多领域受到广泛重视，为了人们更好更便捷的生活，图像处理的研究显得至关重要。其中，显着性检测是计算机视觉和图像处理的一项重要任务。图像显著性区域检测研究的目的是获得高质量的显著图，显著图反映了图像中不同区域的显著程度。利用显著图，可以快速定位和处理图像中的显著区域，以达到通过计算机模拟人类视觉显著性的目的。然而，当前提出的多种显著性检测方法，仍然存在很多不足。即图像显著性检测结果质量普遍不高，不能正确反映出图像的显著性信息；显著性信息的使用方式和方法还比较初级等问题。但在实际应用中，对比度的计算是图像显著性计算的核心。由于生物学上对视觉显著性的研究不彻底，很多结论具有猜测性，Goferman等人提出了上下文集成方法，突破了生物学模型，简化了计算方法，但是，显著性检测质量不高。Achanta等提出的多尺度方法，采用局部对比度计算方法，检测结果容易受到图像中的复杂颜色，物体的质地纹理，多变的环境背景等因素的影响，使得通过已知方法得出的显著性图无法准确突出图像的前景。因此，就无法使图像显著性信息的潜力发挥出来。zhai和Shah等提出的基于直方图的计算方法，则采用全局对比度计算方法，当前景与背景色差不大时，造成显著性区域的误判，无法清晰指明物体的轮廓，这就使得显著性图的应用效果比较差。同时，上述现有方法在图像背景与前景相似等复杂情况下，显著性的检测性能并不理想。现有方法仅重视单一对比度情况，检测性能远不能满足实际应用的需求。而本专利技术能够很好地解决上面的问题。
技术实现思路
本专利技术目的在于解决了上述现有技术问题，提出了一种视觉显著性的检测方法，该方法是在RGB色彩空间下，检测结果比现有方法更简单并行之有效，其显著图更贴合于人眼的视觉感知系统所得到的结果，显著性检测质量高，且检测结果受图像的物理条件，光学条件，色彩差异影响小；本专利技术不受样本限制，更适于实际应用。本专利技术解决其技术问题所采取的技术方案是：在实现中，从1500自然场景随机选择的彩色图像中提取500000个8×8图像块(即用于RGB颜色空间中的每个子信道)。在词典里，每个基础功能是一个8×8＝64维向量，学习N＝200字典。稀疏编码系数用以上所学习的LARS算法原理。此框架是基于三个显著性操作。第一个，CESC(center-surroundcontrast，即：中心-四周对比度)，认为就其周围的图像补丁块的稀缺性。第二个，CSC(corner-surroundcontrast，即：对角-四周对比度)，通过考虑中心补丁块与其周围补丁块的相对位置拓展CESC(center-surroundcontrast，即：中心-四周对比度)算法。第三个，GC(Globalcontrast，即：全局对比度)，利用其在整个图像的对比度的图像的补丁计算显著性。最后，这三个对比图进行合并。输入的图像首先被调整成29×29像素。P＝{p1,p2...,pN本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于全局与局部对比度的显著性检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：每一个补丁块pi显著性值都包含在每一个像素x中，即每一个补丁块等于8×8的64维像素，即：S*(x)=ΣC∈R,G,BN(S*c(x))]]>其中，*代表独立的CESC，CSC，GC的显著性的值，N( )表示归一化运算，S*(x)表征在RGB色彩空间中所有颜色频道的归一化与总和的显著性；步骤2：基于多尺度空间的显著性检测，对步骤1所得的值取最大，即：S*(x)=maxm=1MN(S*m(x))]]>其中是步骤1所得大小调整后的第m个尺度的显著图；步骤3：在进行步骤2的操作后，再次对CESC，CSC，GC三种情况下的对比显著性值进行归一化与组合，即：S(x)＝Ν(Sse(x))оΝ(Sg(x))оΝ(Sc(x))其中，上述公式中的“о”是一个数学算子，代表“+”，“×”，“最大值”，“最小值”，这里第一个“。”取max，第二个“。”取“+”；步骤4：将S(x)的值范围规范到(0，1)中，再一次的归一化，即：S(x)=S(x)-Smin(x)Smax(x)-Smin(x)]]>其中x表征像素，显著性值s(x)。...

【技术特征摘要】
1.一种基于全局与局部对比度的显著性检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步
骤：
步骤1：每一个补丁块pi显著性值都包含在每一个像素x中，即每一个补丁块等于8×8的
64维像素，即：
S*(x)=ΣC∈R,G,BN(S*c(x))]]>其中，*代表独立的CESC，CSC，GC的显著性的值，N()表示归一化运算，S*(x)表征在RGB
色彩空间中所有颜色频道的归一化与总和的显著性；
步骤2：基于多尺度空间的显著性检测，对步骤1所得的值取最大，即：
S*(x)=maxm=1MN(S*m(x))]]>其中是步骤1所得大小调整后的第m个尺度的显著图；
步骤3：在进行步骤2的操作后，再次对CESC，CSC，GC三种情况下的对比显著性值进行归
一化与组合，即：
S(x)＝Ν(Sse(x))оΝ(Sg(x))оΝ(Sc(x))
其中，上述公式中的“о”是一个数学算子，代表“+”，“×”，“最大值”，“最小值”，这里第
一个“。”取max，第二个“。”取“+”；
步骤4：将S(x)的值范围规范到(0，1)中，再一次的归一化，即：
S(x)=S(x)-Smin(x)Smax(x)-Smin(x)]]>其中x表征像素，显著性值s(x)。
2.根据权利要求1所述的一种基于全局与局部对比度的显著性检测方法，其特征在于，
所述方法的步骤3包括如下步骤：
步骤3-1：CESC检测方法，包括：
CESC显著性的计算中，中心补丁块pi和它周围的补丁块的平均权重各不相同：
Scec(pi)=1LΣj=1LWij-1Dij]]>其中，Wij是中心补丁块pi和它周围补丁块pj的距离，这里采用欧几里得...

【专利技术属性】
技术研发人员：周全，陈影，胡正杰，陶泽，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32