[发明专利]图像显著性检测方法和装置

权利要求书

1.一种图像显著性检测方法，其特征在于，包括：

对初始图像进行前景先验的显著性计算，得到前景显著性图像；对所述初始图像进行背景先验的显著性计算，得到背景显著性图像；

融合所述前景显著性图像和所述背景显著性图像，得到初始显著性图像；

对初始图像进行前景先验的显著性计算之前，所述方法还包括：将所述初始图像进行超像素分解，得到分解图像；

对初始图像进行前景先验的显著性计算，得到前景显著性图像，包括：对所述分解图像进行前景先验的显著性计算，得到所述前景显著性图像；

对初始图像进行背景先验的显著性计算，得到背景显著性图像，包括：对所述分解图像进行背景先验的显著性计算，得到所述背景显著性图像；

对所述分解图像进行背景先验的显著性计算，得到所述背景显著性图像，包括：

计算所述初始图像中每个特征向量与平均特征向量的欧式距离，其中，所述初始图像使用图像矩阵表示，所述图像矩阵由图像元素构成，所述特征向量为一组位于边界的所述图像元素的特征向量，所述平均特征向量为全部位于边界的所述图像元素的平均值的特征向量；

根据所述欧式距离定义背景种子集合，其中，所述背景种子集合包括强背景种子集合和弱背景种子集合；其中，

表示强背景种子集合，表示弱背景种子集合，i表示第i个超像素，c表示第i个超像素的特征向量，表示平均特征向量， = dist（c，）表示第i个特征向量和平均特征向量之间的欧式距离，表示平均欧式距离；

根据初始图像中每个图像元素与所述背景种子集合的相关性对所述每个图像元素进行排序，得到第二排序结果；

根据所述第二排序结果得到所述背景显著性图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述初始图像进行超像素分解，包括：

使用简单线性迭代聚类的方法将所述初始图像进行超像素分解。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述分解图像进行前景先验的显著性计算，得到所述前景显著性图像，包括：

计算所述分解图像中每个超像素的包围值；

根据所述每个超像素的包围值定义前景种子集合，其中，所述前景种子集合包括强前景种子集合和弱前景种子集合；

根据初始图像中每个图像元素与所述前景种子集合的相关性对所述每个图像元素进行排序，得到第一排序结果；

根据所述第一排序结果得到所述前景显著性图像。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，得到初始显著性图像之后，所述方法还包括：

根据所述初始显著性图像中每两个超像素之间的测地距离对所述两个超像素之间的权重进行调整，得到最终显著性图。