视觉显著性检测的方法、系统、电子装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种视觉显著性检测的方法、系统、电子装置和存储介质，通过将RGB图像分为多个通道图像，获得每个通道图像的多个第一超像素块以及对应的特异性指标，进而获取每个第一超像素块中每个像素点的显著性值；获取灰度图像中每个像素点对应的局部显著度，结合每个像素点的局部显著度和显著性值得到该像素点对应的第一显著值；获得深度图像的多个第二超像素块，以及每个第二超像素块的深度调整值，根据每个第二超像素块的深度调整值获得该第二超像素块内每个像素点的第二显著值，基于每个像素点的第一显著值和第二显著值得到最终显著性检测效果图，解决了相关技术中传统的显著性检测方法存在检测效果较差、运算复杂度高和效率低的问题。效率低的问题。效率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
视觉显著性检测的方法、系统、电子装置和存储介质


[0001]本申请涉及图像数据处理
，特别是涉及视觉显著性检测的方法、系统、电子装置和存储介质。

技术介绍

[0002]显著性检测技术是立体视频处理技术的一个重要组成部分，也是许多不同的应用程序对图像处理的基础，尤其在目标检测与识别、图像压缩、视觉导航、图像质量评估和医学影像分析等方面具有广泛的应用。可以通过显著性检测技术获取立体视频的视觉显著区域，进一步对视觉显著区域的视频图像质量进行完善提高，从而减少非视觉显著区域的处理时间以及降低了对视觉显著区域分析检测精度的影响。随着三维立体技术的发展，围绕3D图像和视频处理产生了一系列新的研究方向，如医学图像的三维重建、医用立体手术导航、三维感知技术、三维场景理解等。而传统的2D图像显著性检测己经不能满足这些新兴的3D研究的需要。在相关技术中，传统的2D图像显著性检测方法在显著性特征提取时仍然存在一定的局限性，且对于复杂场景的图像中进行显著性检测的效果较差、运算的复杂度较高，效率较低。
[0003]目前针对相关技术中传统的2D图像显著性检测方法，存在显著性检测的效果较差、运算的复杂度较高和效率较低的问题，尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种视觉显著性检测的方法、系统、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中传统的2D图像显著性检测方法，存在显著性检测的效果较差、运算的复杂度较高和效率较低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种视觉显著性检测的方法，所述方法包括：获取目标物体对应的RGB图像与深度图像，将所述RGB图像划分为多个通道图像；对每个所述通道图像进行超像素分割得到多个第一超像素块，基于每个所述第一超像素块中像素值的差异得到每个所述第一超像素块的特异性指标，根据每个所述第一超像素块的特异性指标得到对应的显著性值，其中，所述第一超像素块的显著性值为所述第一超像素块中每个像素点的显著性值；获取所述RGB图像对应的灰度图像，选取所述灰度图像中任意像素点为中心像素点构建窗口，基于所述窗口内每个像素点的灰度值得到所述中心像素点的中心灰度向量，根据所述中心灰度向量得到所述中心像素点对应的局部显著度；根据所述第一超像素块中每个像素点的显著性值以及所述局部显著度得到所述第一超像素块内每个像素点的第一显著值；对所述深度图像进行超像素分割得到多个第二超像素块，获取每个所述第二超像素块对应的深度值，基于所述深度值将所有所述第二超像素块分为多个类别，对每个类别内的所述第二超像素块的深度值进行深度调整得到每个所述第二超像素块的深度调整值，
根据每个所述第二超像素块的深度调整值得到所述第二超像素块的显著性值，其中，所述第二超像素块的显著性值为所述第二超像素块内每个像素点的第二显著值；基于每个像素点的所述第一显著值与每个像素点的所述第二显著值得到像素点的最终显著性值，根据每个像素点的所述最终显著性值得到所述目标物体的最终显著性检测效果图。
[0006]在其中一些实施例中，所述基于每个所述第一超像素块中像素值的差异得到每个所述第一超像素块的特异性指标包括：获取任意所述第一超像素块的通道值，其中，所述通道值为所述第一超像素块内所有像素点在对应通道图像中像素值的均值；识别所述第一超像素块的多个相似像素块，根据所述第一超像素块与所述相似像素块之间的通道值差异得到所述第一超像素块的特异性指标。
[0007]在其中一些实施例中，识别所述第一超像素块的多个相似像素块包括：识别与所述第一超像素块存在公共边的其余第一超像素块为所述第一超像素块的第一相似块；获取与每个所述第一相似块具有公共边的第一超像素块为第二相似块，所述第一相似块与所述第二相似块均为所述第一超像素块的相似像素块。
[0008]在其中一些实施例中，根据所述中心灰度向量得到所述中心像素点对应的局部显著度包括：获取所述中心灰度向量的多个邻域灰度向量，其中，所述邻域灰度向量由所述中心灰度向量对应窗口的多个邻域窗口得到；根据所述中心灰度向量与每个所述邻域灰度向量之间的欧式距离得到每个所述邻域窗口对应的灰度表征值；根据所有所述邻域窗口的灰度表征值得到所述中心灰度向量对应窗口中所述中心像素点的局部显著度。
[0009]在其中一些实施例中，所述对每个类别内的所述第二超像素块的深度值进行深度调整得到每个所述第二超像素块的深度调整值包括：对所述第二超像素块进行深度调整的计算公式为：其中，表示第个类别中第个第二超像素块的深度调整值，表示第个第二超像素块的深度值，表示该类别内第个第二超像素块与第个第二超像素块之间的欧式距离，表示第个第二超像素块的深度值，表示第个类别中所有第二超像素块的数量，表示模型权重。
[0010]在其中一些实施例中，所述根据每个所述第二超像素块的深度调整值得到所述第二超像素块的显著性值包括：获取每个像素点对应的视差值，基于所述视差值得到每个所述第二超像素块对应的深度显著指标优化因子；
根据每个所述第二超像素块对应的所述深度调整值与所述深度显著指标优化因子的乘积得到所述第二超像素块的显著性值。
[0011]在其中一些实施例中，所述获取每个所述第二超像素块对应的深度值包括：获取所述第二超像素块中所有像素点的深度值，所有所述像素点深度值的均值为所述第二超像素块的深度值。
[0012]第二方面，本申请实施例提供了一种视觉显著性检测的系统，所述系统包括获取模块、分割模块和构建模块，所述获取模块，用于获取目标物体对应的RGB图像与深度图像，将所述RGB图像划分为多个通道图像；所述分割模块，用于对每个所述通道图像进行超像素分割得到多个第一超像素块，基于每个所述第一超像素块中像素值的差异得到每个所述第一超像素块的特异性指标，根据每个所述第一超像素块的特异性指标得到对应的显著性值，其中，所述第一超像素块的显著性值为所述第一超像素块中每个像素点的显著性值；所述构建模块，用于获取所述RGB图像对应的灰度图像，选取所述灰度图像中任意像素点为中心像素点构建窗口，基于所述窗口内每个像素点的灰度值得到所述中心像素点的中心灰度向量，根据所述中心灰度向量得到所述中心像素点对应的局部显著度；所述获取模块，还用于根据所述第一超像素块中每个像素点的显著性值以及所述局部显著度得到所述第一超像素块内每个像素点的第一显著值；所述分割模块，还用于对所述深度图像进行超像素分割得到多个第二超像素块，获取每个所述第二超像素块对应的深度值，基于所述深度值将所有所述第二超像素块分为多个类别，对每个类别内的所述第二超像素块的深度值进行深度调整得到每个所述第二超像素块的深度调整值，根据每个所述第二超像素块的深度调整值得到所述第二超像素块的显著性值，其中，所述第二超像素块的显著性值为所述第二超像素块内每个像素点的第二显著值；所述获取模块，还用于基于每个像素点的所述第一显著值与每个像素点的所述第二显著值得到像素点的最终显著性值，根据每个像素点的所述最终显著性值得到所述目标物体的最终显著性检测效果图。
[0013]第三方面，本申请实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉显著性检测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物体对应的RGB图像与深度图像，将所述RGB图像划分为多个通道图像；对每个所述通道图像进行超像素分割得到多个第一超像素块，基于每个所述第一超像素块中像素值的差异得到每个所述第一超像素块的特异性指标，根据每个所述第一超像素块的特异性指标得到对应的显著性值，其中，所述第一超像素块的显著性值为所述第一超像素块中每个像素点的显著性值；获取所述RGB图像对应的灰度图像，选取所述灰度图像中任意像素点为中心像素点构建窗口，基于所述窗口内每个像素点的灰度值得到所述中心像素点的中心灰度向量，根据所述中心灰度向量得到所述中心像素点对应的局部显著度；根据所述第一超像素块中每个像素点的显著性值以及所述局部显著度得到所述第一超像素块内每个像素点的第一显著值；对所述深度图像进行超像素分割得到多个第二超像素块，获取每个所述第二超像素块对应的深度值，基于所述深度值将所有所述第二超像素块分为多个类别，对每个类别内的所述第二超像素块的深度值进行深度调整得到每个所述第二超像素块的深度调整值，根据每个所述第二超像素块的深度调整值得到所述第二超像素块的显著性值，其中，所述第二超像素块的显著性值为所述第二超像素块内每个像素点的第二显著值；基于每个像素点的所述第一显著值与每个像素点的所述第二显著值得到像素点的最终显著性值，根据每个像素点的所述最终显著性值得到所述目标物体的最终显著性检测效果图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述第一超像素块中像素值的差异得到每个所述第一超像素块的特异性指标包括：获取任意所述第一超像素块的通道值，其中，所述通道值为所述第一超像素块内所有像素点在对应通道图像中像素值的均值；识别所述第一超像素块的多个相似像素块，根据所述第一超像素块与所述相似像素块之间的通道值差异得到所述第一超像素块的特异性指标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，识别所述第一超像素块的多个相似像素块包括：识别与所述第一超像素块存在公共边的其余第一超像素块为所述第一超像素块的第一相似块；获取与每个所述第一相似块具有公共边的第一超像素块为第二相似块，所述第一相似块与所述第二相似块均为所述第一超像素块的相似像素块。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述中心灰度向量得到所述中心像素点对应的局部显著度包括：获取所述中心灰度向量的多个邻域灰度向量，其中，所述邻域灰度向量由所述中心灰度向量对应窗口的多个邻域窗口得到；根据所述中心灰度向量与每个所述邻域灰度向量之间的欧式距离得到每个所述邻域窗口对应的灰度表征值；根据所有所述邻域窗口的灰度表征值得到所述中心灰度向量对应窗口中所述中心像素点的局部显著度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个类别内的所述第二超像素块的深度值进行深度调整得到每个所述第二超像素块的深度调整值包括：对所述第二超像素块进行深度调整的计...

【专利技术属性】
技术研发人员：王辉，杨胜英，钱小鸿，王腾，韩振兴，蒋立靓，
申请(专利权)人：银江技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：