[发明专利]图像显著区域的获取方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像显著区域的获取方法和装置。

背景技术

随着计算机网络技术的迅速发展，大量的图像信息在各个领域都起到了非常重要的作用，但同时也产生了大量的冗余信息。在实际应用中，一幅图像通常只有部分是用户需要仔细观察的区域，这部分区域通常能够引起用户的注意，就是所谓的显著区域，也即用户的感兴趣区域，因此准确的在图像中获取显著区域，能够去除大量的冗余信息，对于图像的传输和存储都具有有益效果。

但在实际的图像处理应用中，通过现有的方法获取的图像的显著区域都会损失图像细节和边缘信息，并不能真实的反馈图像的显著区域的信息，因此会导致检测图像显著区域的效果不佳。

以医疗图像为例，通过图像呈现的医疗信息需要远程的在各个医院之间传输，但由于医学信息数据库庞大，通常需要在存储及传输前对其数据进行压缩。而一般来讲，图像的压缩与其图像质量有着密不可分的联系，既不能为了追求高压缩比，使其图像质量不贴近人眼视觉，又不能为了人眼观看质量，使其压缩率降低，因此，可以提取医疗图像中的感兴趣区域(即显著区域)，但由于图像中大家所关注的显著区域特征细节较少，边缘信息模糊，以及医学仪器固有的噪声，导致难以真实的获取到图像的显著区域的信息。

针对现有技术中在对图像的感兴趣区域进行提取时，会损失图像细节或边缘信息的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像显著区域的获取方法和装置，以至少解决现有技术中在对图像的感兴趣区域进行提取时，会损失图像细节或边缘信息的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图像显著区域的获取方法，包括：获取图像的相位谱和多个尺度因子对应的高斯尺度值；根据图像的相位谱和与多个尺度因子对应的高斯尺度值，确定多个尺度下的多个第一显著区域图；获取多个第一显著区域图的信息熵；按照预设规则确定信息熵，选择与确定的信息熵对应的第二显著区域图，并将第二显著区域图作为图像最终的显著区域图。

进一步地，对图像的图像信息进行傅里叶变换，得到傅里叶变换结果；根据傅里叶变换结果提取图像的相位谱。

进一步地，获取初始常数因子；获取尺度因子范围；按照预设的采样规则，在尺度因子范围内进行采样，得到多个尺度因子；根据初始常数因子和多个尺度因子，得到多个尺度因子对应的高斯尺度值。

进一步地，通过如下公式计算得到多个尺度因子对应的高斯尺度值：其中，g(u,v,σ)用于表示图像的像素(u,v)在尺度因子σ下的高斯尺度值，τ用于表示初始常数因子。

进一步地，对图像的相位谱作对数处理，得到图像的对数相位谱

进一步地，将对数相位谱分别与多个尺度因子对应的高斯尺度值进行卷积，得到多个尺度下的相位谱空间；将多个尺度下的相位谱空间进行傅里叶逆变换，得到多个尺度下的多个第一显著区域图。

进一步地，获取多个信息熵中最小的信息熵；将最小的信息熵对应的第二显著区域图作为图像最终的显著区域图。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图像显著区域的获取装置，包括：第一获取模块，用于获取图像的相位谱和多个尺度因子对应的高斯尺度值；第二获取模块，用于根据图像的相位谱和与多个尺度因子对应的高斯尺度值，得到多个尺度下的多个第一显著区域图；第三获取模块，用于获取多个第一显著区域图的信息熵；确定模块，用于按照预设规则确定信息熵，选择与确定的信息熵对应的第二显著区域图，并将第二显著区域图作为图像最终的显著区域图。

在本发明实施例中，获取图像的相位谱和多个尺度因子对应的高斯尺度值，根据图像的相位谱和与多个尺度因子对应的高斯尺度值，确定多个尺度下的多个第一显著区域图，获取多个第一显著区域图的信息熵，按照预设规则确定信息熵，选择与确定的信息熵对应的第二显著区域图，并将第二显著区域图作为作数图像最终的显著区域图。上述方案在检测图像的显著区域时，将尺度信息通过尺度因子的方式引入其中，并在无法确定最佳尺度的情况下，通过确定信息熵的方式确定最佳尺度。最佳尺度下的显著区域图能够更明确的体现图像的细节信息，从而解决了现有技术中在对图像的感兴趣区域进行提取时，会损失图像细节或边缘信息的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的图像显著区域的获取方法的流程图。