[发明专利]一种适用于重定向图像质量评估的视觉注意融合方法

摘要

本发明涉及一种适用于重定向图像质量评估的视觉注意融合方法，包括以下步骤：1、读取原始图像，使用两种显著物体检测算法生成两种显著性图；2、使用均衡化操作减小两种显著性图的分布差异，生成两幅均衡化显著性图；3、使用对应点的显著性值相加求平均的方法融合两幅均衡化显著性图，经归一化操作生成融合显著性图；4、检测原始图像中的人脸和线条信息；5、在约束放大极值的条件下，自适应地放大融合显著性图中的人脸矩形框和线条区域的显著性值，生成包含人脸和线条信息的融合显著性图；6、使用显著性增强模型增加融合显著性图的对比度，经归一化操作生成视觉注意融合显著性图。该方法能够提高客观质量评估结果与主观感知的一致性。

主权项

1.一种适用于重定向图像质量评估的视觉注意融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：读取原始图像，使用两种显著物体检测算法生成两种显著性图；步骤S2：使用均衡化操作减小两种显著性图的分布差异，生成两幅均衡化显著性图；步骤S3：使用对应点的显著性值相加求平均的方法融合两幅均衡化显著性图，并使用归一化操作生成融合显著性图；步骤S4：使用人脸检测算法和线条检测算法检测原始图像中的人脸和线条信息；步骤S5：根据步骤S4检测到的人脸矩形框区域的面积和线条区域的长度，在约束放大极值的条件下，自适应地放大步骤S3得到的融合显著性图中的人脸矩形框和线条区域的显著性值，生成包含人脸和线条信息的融合显著性图；步骤S6：使用显著性增强模型增加步骤S5得到的融合显著性图的对比度，并使用归一化操作生成视觉注意融合显著性图。