[发明专利]一种改进的基于超像素的图像显著性检测方法有效
申请号: | 201710058391.6 | 申请日: | 2017-01-23 |
公开(公告)号: | CN106815842B | 公开(公告)日: | 2019-12-06 |
发明(设计)人: | 王鑫;周韵;熊星南;张春燕;石爱业 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | G06T7/10 | 分类号: | G06T7/10;G06T7/13 |
代理公司: | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人: | 姜慧勤<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 211100 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 改进 基于 像素 图像 显著 检测 方法 | ||
1.一种改进的基于超像素的图像显著性检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,利用简单线性迭代聚类方法对原始图像进行超像素分割,得到超像素分割结果;
步骤2,针对超像素分割结果,基于稀疏编码模型计算超像素分割结果的重构误差,根据重构误差得到原始图像的初始显著图;
步骤3,针对超像素分割结果,基于中心-边缘思想对超像素分割结果进行权重赋值,得到原始图像的中心-边缘权重图;
步骤4,针对超像素分割结果,利用归一化割方法进行聚类,得到超像素归一化聚类结果;
步骤5,将步骤2得到的初始显著图与步骤3得到的中心-边缘权重图,按比例1:1进行加权融合,针对步骤4得到的超像素归一化聚类结果,对每一个聚类区域,计算该区域包含的所有超像素融合结果的平均值,从而得到原始图像的显著图。
2.根据权利要求1所述改进的基于超像素的图像显著性检测方法,其特征在于,步骤2所述超像素分割结果的重构误差计算公式为:
其中,ei表示第i个超像素yi的重构误差,D为Y=[y1,y2,…,yN]的稀疏表示的重构字典,N为超像素的个数,xi为yi在字典D下的稀疏编码系数。
3.根据权利要求1所述改进的基于超像素的图像显著性检测方法,其特征在于,所述步骤3的具体过程为:计算每一个超像素距离原始图像中心位置的距离,用1减去归一化后的距离值,将得到的值作为该超像素的权重,得到原始图像的中心-边缘权重图。
4.根据权利要求3所述改进的基于超像素的图像显著性检测方法,其特征在于,所述计算每一个超像素距离原始图像中心位置的距离的具体做法为:将每一个超像素中的所有像素坐标的均值作为该超像素的空间位置,计算该空间位置到原始图像中心位置的欧氏距离,得到每个超像素距离原始图像中心位置的距离。
5.根据权利要求1所述改进的基于超像素的图像显著性检测方法,其特征在于,步骤5所述加权融合的计算公式为:
其中,di表示第i个超像素距离原始图像中心位置的距离值归一化后的值,ei表示第i个超像素yi的重构误差,表示第i个超像素加权融合后的结果。
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