[发明专利]基于人类视觉注意系统的图像感兴趣区域自动提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及提取图像感兴趣区域的方法，特别涉及通过模拟人类视觉注意系 统提取图像感兴趣区域的方法，用于图像分析和图像压缩技术领域。

技术背景

随着计算机网络通信技术的快速发展，互联网提供信息服务，尤其是图像信 息，正在迅速发展。

图像信息的数据量庞大，如何有效地处理图像信息成为图像信息服务的研究 热点。对于人类视觉系统，图像所提供的信息并非处处同等重要。图像的某些区 域提供了人们理解图像所需的主要内容，称之为感兴趣区域；而另外一些区域仅 提供一些次要的背景内容。寻找出图像感兴趣区域，对图像分析、图像压缩等都 有重要的意义。

W.Osberger和A.J.Maeder在文章”Automatic identification of perceptually important regions in the image”，in Proc.Int’l Conf. Pattern Recognition，1998，pp.17-20中，提出一种基于人类视觉注意系统提 取感兴趣区域的方法。该方法以图像的分割为基础来分析图像特征因素，然后确 定感兴趣区域。因此该方法的成败取决于分割算法。Itti Laurent等人在文 章”A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis”， IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol.20，no.11，pp 1254-1259，1998中，提出一种通过分析每个像素点的颜色、方向和亮度这三个 特征因素提取感兴趣区域的方法。该方法易于分析和实现，且能准确的定位出感 兴趣区域的大致位置。由于该方法中采用高斯金字塔模型来分析图像的特征，这 是一种下采样的算法，因此操作中无法避免的会失去图像的一些具体信息，如边 缘信息等。C.M.Priviter和L.W.Stark在文章”Algorithms for defining visual region-of-interesting：Comparison with eye fixations”，IEEE Trans.Pattern Anal.Machine Intell.vol.22，no.9，pp.970-982，2000 中，提出了基于图像单个特征，运用分割算法直接从图像中提取感兴趣区域。这 种方法操作简单，易于实现。对于简单的图像，能有效提取出其感兴趣区域；但 对于具有复杂背景的图像，该方法效果比较差。SooYeong Kwak等在文 章”Automatic salient-object extraction using the contrast map and salient point”，in Advances in Multimedia Information Processing-PCM 2004.vol.3332 of LNCS，pp.138-145，Springer Berlin.以及K.B.Chul 等在文章”Automatic object-of-interest segmentation from nature images”，in PROC.Int’l Conf Pattern Recognition，2006， pp.45-48中，提出的应用关注窗口检测显著目标的方法。这些方法 由于都是采用Itti的模型来建立显著图，因此在操作过程中也会丢失 边缘等细节信息，而且当图像中同时出现多个目标时，应用关注窗口 法检测多个显著目标会失效。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术中存在的缺陷和不足，提 供一种操作简单的基于人类视觉注意系统的图像感兴趣区域自动提 取方法，以有效提取具有复杂背景的图像的感兴趣区域，以及图像中 出现的多个目标物体。

为实现上述目的，本发明模拟人类视觉注意系统，分析图像中 影响人类视觉系统的低级因素和高级因素，本发明主要分析影响视觉 系统的局部亮度对比度、全局亮度对比度和边缘这三个低级因素建立 的对比度图，以及位置这个高级因素建立的权重图，结合对比度图和 权重图建立显著图，实现步骤如下：

(1)分别计算输入图像每个像素点的局部亮度对比度、全局亮 度对比度和边缘这三个低级特征因素；