專利名稱：一種基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法
技術領域：
本發明涉及無線通訊技術領域，尤其涉及一種基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法。
背景技術：
視覺注意力是人類視覺系統重要機制，人類的視覺注意力可以快速有效地檢查到圖像中顯著的區域。因此，在計算機視覺領域模擬人類視覺注意力的顯著性檢測模型的研究引起了研究者的廣泛注意。圖像的顯著性檢測(Saliency detection)被廣泛地應用于許多計算機視覺和圖像處理應用當中，如圖像中感興趣物體的分割(專利200910046276)、目標識別、目標敏感的圖像縮放(專利200910092756)、圖像檢索(專利200910081069)等。該領域目前國內相關專利有基于色彩直方圖和全局對比度的圖像視覺顯著性計算方法(專利號201110062520.1)。該方法僅考慮了顏色特征的獨特性，沒有考慮顏色特征的分散性、紋理特征的獨特性和分散性以及景深對視覺顯著性的影響，所以其性能受到了限制。
發明內容
本發明解決的技術問題是如何融合圖像多種底層特征，有效地計算圖像像素的顯著性值。為了解決以上技術問題，本發明實施例公開了一種基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，包括以下步驟1.1)把圖像分割成若干不規則碎片；1. 2)計算每個碎片顏色特征的獨特性；1. 3)計算每個碎片顏色特征的分散性；1. 4)通過計算每個碎片顏色特征的顯著性得到圖像的顏色顯著性圖，進一步得到圖像視覺顯著性圖；1. 5)通過計算每個碎片圖像的顯著性的加權平均，為圖像的每一個像素點分配顯
著性值。進一步，作為優選，顏色特征的獨特性具體計算方法如下
權利要求
1. 一種基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，包括以下步驟1.1)把圖像分割成若干不規則碎片；1.2)計算每個碎片顏色特征的獨特性；1.3)計算每個碎片顏色特征的分散性；1.4)通過計算每個碎片顏色特征的顯著性得到圖像的顏色顯著性圖，進一步得到圖像視覺顯著性圖；1.5)通過計算每個碎片圖像的顯著性的加權平均，為圖像的每一個像素點分配顯著性值。
2.根據權利要求1所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述顏色特征的獨特性具體計算方法如下", =Lc'-c/ w(p,，p,)，/=1其中i/f代表第i個碎片的顏色獨特性,Ci和h分別代表碎片i和碎片j的平均顏色， Pi和P]分別代表碎片i和碎片j的位置，w(Pi，Pj)是加權函數。
3.根據權利要求1所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述顏色特征的分散性具體計算方法如下N2./=1其中代表第i個碎片的顏色特征的分散性，Ci和h分別代表碎片i和碎片j的平均顏色，P]代表碎片j的位置，A是碎片i的顏色特征Ci的加權平均位置，w(Ci，Cp，是加權函數。
4.根據權利要求1所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述圖像的顏色顯著性圖具體計算方法如下Λ；Γ= /；'·εχρ(-Αν ·/)；')-,其中代表計算第i個碎片的顏色顯著性，kc是比重系數。
5.根據權利要求1所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，在所述步驟1. 4)之后還包括5.1)計算每個碎片紋理特征的獨特性；5. 2)計算每個碎片紋理特征的分散性；5. 3)通過計算每個碎片紋理特征的顯著性得到圖像的紋理顯著性圖；5.4)融合上述圖像特征顯著性圖得到圖像視覺顯著性圖。
6.根據權利要求5所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述紋理特征的獨特性具體計算方法如下W = 成，tPw(H),其中f/丨代表計算第i個碎片的紋理特征的獨特性，N代表碎片的個數，\和分別代表碎片i和碎片j的紋理描述子,Pi和P]分別代表碎片i和碎片j的位置，X (ti； tj)代表是兩個紋理描述子ti和h的差異，W(Pi，Pj)是加權函數。
7.根據權利要求5所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述紋理特征的分散性具體計算方法如下J=I其中g代表計算第i個碎片的紋理特征的分散性和&分別代表碎片i和碎片j的紋理描述子，Pj代表碎片j的位置，a是碎片i的紋理描述子\的加權平均位置，wa,, tp 是加權函數。
8.根據權利要求5所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述圖像的紋理顯著性圖具體計算如下其中代表計算第i個碎片的紋理顯著性，kT是比重系數。
9.根據權利要求5所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述融合具體計算方法如下Si = CtSf + (l-a)S^'其中Si代表計算碎片i的顯著性，權重系數a滿足條件0 < a < I ;通過上述公式計算每個碎片的顯著性就可得到整幅圖像的顯著性圖。
10.根據權利要求5所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，在所述步驟5. 3)之后還包括首先計算圖像邊緣的模糊程度σ，把模糊程度σ歸一化到
的范圍，然后用如下公式求出碎片i的景深Fi= X ( - σ(.γ,ν))νν(χ, >’,Λρ，Vp )，(x.y)eJ其中U，y)代表是圖像I的像素點的位置，％(^，\;，3^)是加權函數其輸入為像素點坐標和碎片坐標，Up., J’p.)代表碎片i的位置。
11.根據權利要求9所述的基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，其特征在于，所述融合具體計算方法如下S,= X f X巧，其中Si代表碎片i的顯著性；或者，&=
Χ巧,其中SiR表碎片i的顯著性，O彡a ^ I ；通過上述公式計算每個碎片的顯著性就可得到整幅圖像的顯著性圖。
全文摘要
本發明公開了一種基于底層特征融合的圖像視覺顯著性計算方法，包括以下步驟1.1)把圖像分割成若干不規則碎片；1.2)計算每個碎片顏色特征的獨特性；1.3)計算每個碎片顏色特征的分散性；1.4)通過計算每個碎片顏色特征的顯著性得到圖像的顏色顯著性圖，進一步得到圖像視覺顯著性圖；1.5)通過計算每個碎片圖像的顯著性的加權平均，為圖像的每一個像素點分配顯著性值。本發明能有效地計算圖像每個像素的顯著性值。
文檔編號G06T7/40GK102999926SQ20121045165
公開日2013年3月27日 申請日期2012年11月12日 優先權日2012年11月12日
發明者趙耀, 田華偉, 秦倫明, 倪蓉蓉 申請人:北京交通大學