[发明专利]像素层面的感兴趣区域提取方法

权利要求书

1.一种像素层面的感兴趣区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：输入待处理的原图像即输入图像G_R并进行预处理；

步骤2：利用四种视觉注意模型分别得到输入图像的显著图，并选择其中效果最佳的显著图作为最佳显著图；

步骤3：聚类并优化最佳显著图中的显著点；

步骤4：以所述的显著点作为种子点进行种子填充，并将填充后的图像进行二值化操作，得到二值图；

步骤5：基于所述的二值图与原图像进行掩膜操作，得到最终的图像的感兴趣区域。

2.根据权利要求1所述的像素层面的感兴趣区域提取方法，其特征在于，步骤1中的预处理的过程为：

1)将输入图像G_R转换为单通道八位格式的灰度图像G_G；

2)采用自动阈值的方式将灰度图像G_G二值化；

3)扫描二值图的内边界和外边界，提取边界轮廓。

3.根据权利要求1所述的像素层面的感兴趣区域提取方法，其特征在于，步骤2中，所述的四种视觉注意模型为Itti-Koch模型、Stentiford模型、光谱剩余模型和Hu-Rajan-Chia模型；利用所述的四种视觉注意模型得到对应的四个显著图，并从中选择效果最佳的显著图即最佳显著图。

4.根据权利要求1所述的像素层面的感兴趣区域提取方法，其特征在于，步骤3的具体过程为：

1)将单通道浮点数表示的最佳显著图转化为单通道八位的图像，将最佳显著图二值化；

2)根据二值化后的最佳显著图得到相应的显著点，使用K-means聚类将显著点聚类；得到至少一个聚类中心点；

在聚类时，采用以下优化方法：

(1)多次运行显著点K-means聚类，每次都将中心点放置在不同位置，选取方差最小的那一次的结果作为聚类中心点；

(2)聚类点设置从1开始到5，每次递增1，并且每次运行的显著点聚类只迭代1次；在此过程中，方差先降后升，存在一个拐点，而这个在拐点处的聚类个数，即为最佳聚类个数。

5.根据权利要求1所述的像素层面的感兴趣区域提取方法，其特征在于，步骤4的具体过程为：

首次填充时，填充种子点即聚类中心点所在轮廓层数J，每次均以白色进行填充，若所在区域里面仍有子边界，即存在孔洞，则将孔洞也进行填充；

然后，对填充操作后的图像进行二值化分割，被填充的亮白区域即填充区域设为1，其余区域均设为0，得到二值图。

6.根据权利要求2-5任一项所述的像素层面的感兴趣区域提取方法，其特征在于，步骤5中，掩膜得到图像的感兴趣区域的过程为：

1)步骤1得到的填充边界和步骤4中得到的填充区域结合，得到一中间处理图像Img；

2)Img和原图像G_R执行“与”操作，即得到G_R对应的感兴趣区域。