[发明专利]一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统

说明书

本发明提出一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，包括：S1，获取与原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0‑255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图的每个像素点，获取在显著性分析图中的每个像素点的显著性分析图像像素值；S2，将原始图像映射到0‑255的范围内得到拉伸图像；S3，获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值=显著性分析图像像素值‑拉伸图像像素值；S4，根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像。本发明运算复杂度低，不易遗漏，适应性强，并且与背景复杂与否无关。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统。

背景技术

视觉显著性是一个来自于神经科学和生理学的概念，它使吸引人的注意力的区域从人的视场中凸显出来。

近年来，基于图像显著性分析，对图像中的目标物体进行检测，成为了图像目标搜索中的一大研究热点。现有技术中存在许多种不同的基于颜色信息、轮廓信息对显著性物体进行检测的方法。这些方法多基于先验知识或机器学习手段来进行预先判别，但是这些方法计算成本比较大且容易因为先验知识或预先训练分类器的泛化能力有限而导致一些显著性目标没有被检测出来，或造成一定程度的虚警。

与此同时，现有技术至少存在以下问题：1.现有显著性物体检测技术难以检测一幅图像中的多个显著性物体，出现遗漏情况；2.当一幅图像中的背景过于复杂时，无法准确检测出显著性物体或者只能检测出物体的一些部分。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统。本发明提供的检测方法及系统基于图像对比度，运算复杂度低，不易遗漏，适应性强，并且与背景复杂与否无关。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，包括如下步骤：

S1，获取与原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图像的每个像素点，获取在显著性分析图像中的每个像素点的显著性分析图像像素值；

S2，将原始图像映射到0-255的范围内得到拉伸图像；

S3，获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值＝显著性分析图像像素值-拉伸图像像素值；

S4，根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像。

上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其中，所述步骤S1包括如下步骤：

S11，遍历原始图像，获取原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；

S12，计算每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；

S13，利用步骤S12中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；

S14，根据各个像素点的显著性特征值获取与原始图像对应的显著性图像；

S15，遍历显著性图像，获取显著性特征值的最大值和最小值；

S16，计算距离之和的变化幅度，即使用显著性特征值的最大值减去显著性特征值的最小值，将原始图像映射到0-255的范围内；

S17，将显著性图像映射到0-255的范围内得到显著性分析图像。

上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其中，所述步骤S12中的距离包括欧式距离。