[发明专利]基于非清晰区域抑制的多特征融合显著区域提取方法

权利要求书

1. 一种基于非清晰区域抑制的多特征融合显著区域提取方法，首先输入待处理的源图像，其特征在于，再进行如下处理：

(1)预处理；所述预处理包括，判断待处理的源图像中是否存在不同子区域之间的清晰度差异，如果存在，则定位图像中的清晰区域位置，所述子区域为以预先设定的分块尺度大小对原图像进行分割形成的区域；

(2)对经过预处理的图像进行低层特征提取；所述低层特征提取是，在空间域中利用Lab颜色计算图像显著值，获得空间显著图，在频率域中从颜色、亮度和边缘特征三个通道去除全局内的冗余信息，获得频域显著图；

(3)对经过预处理的图像进行高层语义特征提取；所述高层语义特征提取是，采用人脸检测方法获得人脸显著图；

(4)对步骤(2)和步骤(3)获得的空间显著图、频域显著图和人脸显著图进行中心聚集化操作，获得综合显著图；

(5)根据综合显著图对待处理的源图像进行分割处理，提取出显著区域。

2. 根据权利要求1所述的基于非清晰区域抑制的多特征融合显著区域提取方法，其特征在于：步骤(1)中，预处理的具体方法为，生成待处理的源图像的高频分量图，将高频分量图分割成多个块，提取高频分布向量并计算离散度；如果离散度大于1，则图像中存在子区域清晰度差异，根据像素的清晰度将图像分为清晰区域和非清晰区域，将非清晰区域的像素点设为背景颜色；如果离散度小于等于1，则图像中不存在子区域清晰度差异，直接进入步骤(2)。

3. 根据权利要求2所述的基于非清晰区域抑制的多特征融合显著区域提取方法，其特征在于：高频分量图分割成块时，以图像的长、宽中较大的量除以16作为分块的尺度标准进行分块。

4. 根据权利要求1所述的基于非清晰区域抑制的多特征融合显著区域提取方法，其特征在于：步骤(2)中，所述空间显著图采用Context-Aware方法获取。

5. 根据权利要求1所述的基于非清晰区域抑制的多特征融合显著区域提取方法，其特征在于：步骤(4)中，所述中心聚集化操作为，对空间显著图、频域显著图和人脸显著图进行归一化处理；把频域显著图中大于0.2的显著点和空间显著图中大于0.2的显著点用于扩展人脸显著图中大于0.8的显著点的聚类中心，得到新的聚类中心集，根据该新的聚类中心集更新空间显著图，获得综合显著图。