[发明专利]一种基于图像分层技术的显著性物体检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像分层技术的显著性物体检测方法，其特征在于，该方法包括：

采集背景图像中各个像素的像素值；

针对每一像素计算该像素与其他像素之间距离和；

对所述每一像素的距离和进行转换得到该像素的显著性特征值，根据每一像素的显著性特征值获取特征图像，其中，所述转换是对所述背景图像进行的一次图像增强；

记录所有显著性特征值中的最大值与最小值，计算所述最大值与最小值之差以确定各个像素的距离和的变化幅度，并以此为基础将所述特征图像映射至一数值范围内；

通过对应所述像素值与所述显著性特征值将所述背景图像映射至所述数值范围内得到第一拉伸图像；

将所述特征图像减去所述第一拉伸图像以获得子背景图像；

将所述子背景图像映射到所述数值范围中获取第二拉伸图像；

将所述第二拉伸图像减去所述特征图像得到目标图像。

2.如权利要求1所述的基于图像分层技术的显著性物体检测方法，其特征在于，对所述每一像素的距离和进行的运算为指数运算，指数值与该像素在所述背景图像中的对比度相关。

3.如权利要求1所述的基于图像分层技术的显著性物体检测方法，其特征在于，在获取特征图像后，对所述特征图像进行均值滤波，增强所述特征图像的边缘部分。

4.如权利要求3所述的基于图像分层技术的显著性物体检测方法，其特征在于，所述均值滤波可具有方向倾斜以实现特定方向的边缘增强。

5.如权利要求1所述的基于图像分层技术的显著性物体检测方法，其特征在于，所述数值范围设定为0-255。

6.如权利要求1所述的基于图像分层技术的显著性物体检测方法，其特征在于，所述计算该像素与其他像素之间距离和包括计算该像素与其他像素之间的欧氏距离。

7.如权利要求1所述的基于图像分层技术的显著性物体检测方法，其特征在于，二值化所述目标图像获得二值图像。

8.一种基于图像分层技术的显著性物体检测系统，其特征在于，包括采集模块、图像处理模块、计算模块、输出模块；

所述采集模块采集背景图像中各个像素的像素值；

所述计算模块针对每一像素计算该像素与其他像素之间距离和，并对所述每一像素的距离和进行转换得到该像素的显著性特征值，记录所有显著性特征值中的最大值与最小值，计算所述最大值与最小值之差以确定各个像素的距离和的变化幅度，其中，所述转换是对所述背景图像进行的一次图像增强；

所述图像处理模块根据每一像素的显著性特征值获取特征图像，并基于所述变化幅度将所述特征图像映射至一数值范围内，通过对应所述像素值与所述显著性特征值将所述背景图像映射至所述数值范围内得到第一拉伸图像，将所述特征图像减去所述第一拉伸图像以获得子背景图像，将所述子背景图像映射到所述数值范围中获取第二拉伸图像，将所述第二拉伸图像减去所述特征图像得到目标图像；

所述输出模块输出所述目标图像。

9.如权利要求8所述的基于图像分层技术的显著性物体检测系统，其特征在于，还包括滤波模块，所述滤波模块在获取特征图像后，对所述特征图像进行均值滤波，增强所述特征图像的边缘部分。

10.如权利要求8所述的基于图像分层技术的显著性物体检测系统，其特征在于，所述图像处理模块在获得目标图像后，对所述目标图像作二值化从而获得二值图像。