[发明专利]一种基于多尺度相对熵的视觉显著区域提取方法

权利要求书

1.一种基于多尺度相对熵的视觉显著区域提取方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤一：对输入原始图像提取特征，求取颜色特征图和方向特征图，其中，首先采用彩色变换法，提取原始图像在CIELAB空间的亮度L，红绿对抗色A，蓝黄对抗色B三个颜色分量；再采用Gabor小波，提取原始图像的灰度图像在在0°，45°，90°，135°的方向特征，得到颜色特征图和方向特征图，其中二维Gabor公式为：

g(x,y)=kj2σ2exp(-kj2(x2+y22σ2))×[exp(ikj·x)-exp(-σ22)]---(1)]]>

其中，x，y为给定图像的位置坐标，k_j为滤波器的中心频率，代表分辨率，σ表示高斯窗口的大小；

步骤二：对生成的颜色特征图和方向特征图分别进行高斯金字塔分解，生成多尺度特征图；

步骤三：将特征图分别归一化，并在每层中进行局部相对熵的计算，生成多尺度局部显著图；

将步骤二得到的多尺度特征图进行归一化，将不同数值范围的特征图统一为0-1区间；再通过相对熵对每一幅特征图求取局部显著图：

KL(p||q)=∫xpx(x)logpx(x)qx(x)dx---(2)]]>

其中p_x(x)为中心区域的概率密度，q_x(x)为外围区域的概率密度，所述的外围区域不包括中心区域；

步骤四：将求取相对熵后得到的各个通道的多尺度局部显著图插值为统一尺度，并对单通道显著图进行线性迭加；

步骤五，将各通道的显著图进行迭加，并通过高斯平滑，获得视觉显著区域。