[发明专利]一种基于图像带通滤波的显著目标检测方法

权利要求书

1.一种基于图像带通滤波的显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对原始图像进行预处理，将所述原始图像变倍到设定尺寸，并进行浮点转换，得到浮点图像；

(2)对浮点图像使用IIR滤波器进行两次带通滤波；

(3)对带通滤波结果进行分割，得到分割结果；

(4)对所述分割结果进行形态学处理，剔除噪声点影响；

(5)对形态学处理后的结果进行聚类，得到聚类结果；

(6)对聚类结果依据目标先验知识进行筛选，在筛选处理中，依据已知的特性进行筛选，并得到最终的检测结果；

所述步骤(2)中，使用数字IIR滤波器进行带通滤波，带通滤波器由两个低通滤波器差分得到，数字IIR低通滤波器由正反两次滤波操作构成，并依次对水平方向及竖直方向进行，低通滤波器的正向滤波递推公式如下：

x'_n＝(1-a)×x'_n-1+a×x_n

式中x_n是第n点像素灰度值，x'_n是第n点的正向滤波结果，a为滤波参数；

反向滤波递推公式如下：

x”_n＝(1-a)x”_n+1+a×x'_n

对浮点图像进行第一次带通滤波后再对滤波结果进行第二次带通滤波，得到带通滤波结果。

2.根据权利要求1所述的基于图像带通滤波的显著目标检测方法，其特征在于：所述步骤(1)中，如果所述图像为彩色图像，先进行灰度化，得到灰度图像，再将图像变倍到设定尺寸，并进行浮点转换，得到浮点图像。

3.根据权利要求1所述的基于图像带通滤波的显著目标检测方法，其特征在于：第一次带通滤波参数a的值分别为0.6与0.2，第二次带通滤波参数a的值分别为0.3与0.1。

4.根据权利要求1所述的基于图像带通滤波的显著目标检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中使用固定阈值进行二值分割。

5.根据权利要求4所述的基于图像带通滤波的显著目标检测方法，其特征在于：所述固定阈值为1.0。

6.根据权利要求1所述的基于图像带通滤波的显著目标检测方法，其特征在于：所述步骤(5)，使用广度优先算法进行聚类，逐行扫描图像，将未被分类的且分割结果为1的点作为种子点，使用4邻域区域生长法进行广度优先搜索聚类，将聚类点标记为已分类点，并继续扫描，最终得到聚类结果。

7.根据权利要求1所述的基于图像带通滤波的显著目标检测方法，其特征在于：所述步骤(6)中，已知的特性包括：目标大小、目标长宽比，所述已知的特性可根据实际应用场景进行调整。