[发明专利]一种基于图像背景和空间位置的显著区域检测方法有效
申请号: | 201711122796.8 | 申请日: | 2017-11-14 |
公开(公告)号: | CN107886507B | 公开(公告)日: | 2018-08-21 |
发明(设计)人: | 王慧;刘钢 | 申请(专利权)人: | 长春工业大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人: | 席小东 |
地址: | 130012 *** | 国省代码: | 吉林;22 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种基于图像背景和空间位置的显著区域检测方法,方法主要包括如下步骤:对目标图像进行M种尺度的超像素分层分割,得到M层目标子图像;超像素块特征向量提取,提取超像素块的颜色特征和纹理特征;背景超像素块聚类;利用空间位置和与背景超像素差异对每个超像素块进行显著性计算;多尺度超像素块显著性融合。优点为:本发明所述方法能够准确判断图像的显著区域,能有效提高检测的准确率和计算效率,为应用到互联网、云计算的海量图像或视频数据的筛选和分析提供技术支持。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 背景 空间 位置 显著 区域 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于图像背景和空间位置的显著区域检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,对目标图像进行M种尺度的超像素分层分割,其中,M为尺度的总层数,得到M层目标子图像;每层目标子图像由多个超像素块组成;步骤2,对于每层目标子图像,均执行以下步骤2.1‑步骤2.3:步骤2.1,提取目标子图像中每个超像素块的特征向量,得到超像素块特征向量;步骤2.2,将目标子图像的边框区域当作图像背景,属于图像背景的超像素块称为背景超像素块;对背景超像素块进行聚类,得到n个聚类,分别为:第1个聚类,第2个聚类…第n个聚类;第1个聚类的聚类中心特征向量为B1,第2个聚类的聚类中心特征向量为B2,依此类推,第n个聚类的聚类中心特征向量为Bn,因此,聚类中心特征向量B={B1,B2,…,Bn};步骤2.3,对于目标子图像的每个超像素块,表示为超像素块p,均采用下式计算超像素块p的显著性值s:
其中:
其中:D(p,Bi)表示超像素块p和第i个聚类的聚类中心特征向量Bi之间的距离,i={1,2,…,n} ;σ代表尺度因子;w为权值,用于衡量超像素块p与本层目标子图像中心点间的距离,(x,y)表示超像素块p的中心点坐标,(x',y')表示本层目标子图像的中心点坐标;由此计算得到每层目标子图像的每个超像素块的显著性值;步骤3,多尺度超像素块显著性融合,得到最终的显著性图,并在显著性图上检测到显著性区域,具体包括:步骤3.1,计算融合后显著性图上任意像素点j的显著性值:像素点j的显著性值sj是其在所有尺度下位于对应的超像素块的显著性值的平均值,即:
其中:sl是像素点j位于第l层目标子图像的超像素块的显著性值;步骤3.2,所有像素点j的显著性值形成图像显著性图,在显著性图上,超过设定阈值的区域即为最终检测到的显著性区域。
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