[发明专利]基于左右单眼感受野和双目融合的立体视觉显著计算方法

权利要求书

1.一种自动估计的立体图像的视觉显著度方法，其特征在于包括以下步骤：通过模拟人类立体视觉系统处理过程，首先分别建立左右单眼感受野模型获取对应的特征图，然后融合同特征下左右眼的特征图和不同特征的结果图，并基于中心偏爱和前景偏爱调整像素显著度，最终得到最接近人类立体视觉注意的显著度分布图。

2.根据权利要求1所述一种自动估计的立体图像的视觉显著度方法，其特征在于包括以下步骤，

基于感受野相位差分别获取左眼特征图步骤和右眼特征图步骤：提取立体图像的底层特征，并分别建立左眼和右眼感受野模型，获取左眼和右眼的特征图；

双目融合步骤：融合同特征下左右眼的特征图，并融合不同特征的结果图；

基于中心偏爱和前景偏爱调整权值步骤：加入像素的空间位置信息和深度信息对该像素显著度的影响，进行权值调整。

3.根据权利要求2所述一种自动估计的立体图像的视觉显著度方法，其特征在于所述基于感受野相位差获取左眼特征图步骤和右眼特征图步骤，包括以下步骤：

提取底层特征步骤：提取立体图像的底层特征作为输入信息；

获取左眼特征图步骤：建立左眼感受野模型，获取左眼特征图；

获取右眼特征图步骤：根据左右眼的相位差，建立相应的右眼感受野模型，对右眼底层特征采用相同的处理方法，获取右眼特征图。

4.根据权利要求3所述的一种自动估计的立体图像的视觉显著度方法，其特征在于所述的获取右眼特征图步骤是建立相应的右眼感受野模型，其模型与左眼感受野模型同一个形状但存在一定相位差，并对右眼底层特征采用相同的处理方法，提取右眼特征图。

5.根据权利要求2所述一种自动估计的立体图像的视觉显著度方法，其特征在于，双目融合步骤包括以下步骤：

同特征融合：模拟人类左右眼兴奋抑制等相互作用，融合同特征下左眼和右眼的特征图；

不同特征融合：融合不同特征的结果图。

6.根据权利要求2所述一种自动估计的立体图像的视觉显著度方法，其特征在于，基于中心偏爱和前景偏爱权值调整步骤包括以下步骤：

计算中心偏爱的影响：计算立体图像中像素的位置信息对该像素显著度的影响；

计算前景偏爱的影响：计算立体图像中像素的深度信息对该像素显著度的影响。

7.根据权利要求2所述一种自动估计的立体图像的视觉显著度方法，其特征在于提取立体图像的底层特征；

人通过视网膜上视锥细胞和视杆细胞来感受光和颜色，然后把这些信息传入到视觉中枢，进行进一步分析；

模拟视网膜神经细胞，提取图像的亮度和颜色特征作为信息的输入；

图像有红颜色r、绿颜色g、蓝颜色b三种颜色组成，这里的亮度定义为I=(r+g+b)/3，由此来表示亮度特征I；

采用R=r-(g+b)/2来表示红，

G＝g-(r+b)/2来表示绿，

B=b-(r+g)/2来表示蓝，

Y=r+g-2(|r-g|+b)来表示黄；

选取两种对比色红绿RG(RG＝|R-G|)，蓝黄BY(BY＝|B-Y|)作为颜色特征。