[发明专利]图像显著性检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像显著性检测方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取待检测图像；运用超像素分割算法，将待检测图像分割成多尺度下的超像素，得到待检测图像各尺度的超像素分割图像；提取各超像素分割图像的特征，得到各超像素分割图像的特征向量；将各超像素分割图像的特征向量依次输入递归神经网络结构的各神经网络单元，通过各神经网络单元检测对应的超像素分割图像，得到各超像素分割图像的显著图检测结果；融合各尺度的超像素分割图像的显著图检测结果，得到图像的显著图。该方法能够高效的把全部或更更大的局部信息加入到对当前的超像素的显著性的判断，从而得到更加准确的检测结果。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像显著性检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

图像显著性是指，图像中的像素点能够区别于其他像素点吸引视觉注意的能力，通常为图像内容的主体，例如一张图像的人物等。

传统地图像显著性检测方法，通过将图像使用超像素分割，超像素是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组，用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征，很大程度上降低了图像后处理的复杂度，所以通常作为分割算法的预处理步骤。基于超像素分割图像，进一步提取显著区域即可得到显著图。

然而，基于单一的超像素分割图像对图像的显著性进行检测，受超像素分割的尺度的影响，超像素分割尺度大，则检测结果越准确，检测时间长导致效率低，而超像素分割尺寸小，检测时间短，但检测结果不准确。

发明内容

基于此，有必要针对检测结果不准确且效率低的问题，提供一种图像显著性检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种图像显著性检测方法，包括：

获取待检测图像；

运用超像素分割算法，将所述待检测图像分割成多尺度下的超像素，得到所述待检测图像各尺度的超像素分割图像；

提取各超像素分割图像的特征，得到各超像素分割图像的特征向量；

将各超像素分割图像的特征向量依次输入递归神经网络结构的各神经网络单元，通过各所述神经网络单元检测对应的超像素分割图像，得到各超像素分割图像的显著图检测结果；

融合各尺度的超像素分割图像的显著图检测结果，得到图像的显著图。

一种图像显著性检测装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待检测图像；

超像素处理模块，用于运用超像素分割算法，将所述待检测图像分割成多尺度下的超像素，得到所述待检测图像各尺度的超像素分割图像；

特征提取模块，用于提取各超像素分割图像的特征，得到各超像素分割图像的特征向量；

检测模块，用于将各超像素分割图像的特征向量依次输入递归神经网络结构的各神经网络单元，通过各所述神经网络单元检测对应的超像素分割图像，得到各超像素分割图像的显著图检测结果；

融合模块，用于融合各尺度的超像素分割图像的显著图检测结果，得到图像的显著图。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。

一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。