[发明专利]一种图像显著性处理的方法和装置

说明书

本发明公开了一种图像显著性处理的方法和装置。该图像显著性处理的方法包括：确定图像中待进行图像显著性处理的物体；对该确定的物体进行图像处理，获得图像显著性最优的图像。采用本发明的图像显著性处理的方法和装置能够针对图像中的物体进行显著性处理，简化了图像显著性处理的复杂度，满足了用户对图像的显著性需求。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像显著性处理方法和装置。

背景技术

视觉显著性(Visual Attention Mechanism，VA，即视觉注意机制)是指面对一个场景时，人类自动地对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域，这些人们感兴趣区域被称之为显著性区域。随着互联网带来的大数据量的传播和人工智能的高速发展，人们越来越重视显著性分析，出现了越来越多的显著性分析算法。这些显著性分析算法主要用于计算图像的显著性，计算复杂高，对不同的图像具有不同的适应性。目前，人们迫切希望能够通过改变图像中某个物体的显著性来达到吸引人的目的，这需要能够对图像进行显著性处理。然而，由于显著性分析算法的不成熟和不完善导致对图像的显著性处理实现复杂，且无法达到预期的显著性效果。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种图像显著性处理的方法和装置，能够针对图像中的物体进行显著性处理，简化了图像显著性处理的复杂度，满足了用户对图像的显著性需求。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像显著性处理的方法，包括：

确定图像中待进行图像显著性处理的物体；

根据亮度值、对比度值、色调值和饱和度值对该确定的物体进行图像处理并得到图像显著性数据，按照预设的规则判断得到的图像显著性数据是否满足图像显著性最优，若不满足所述图像显著性最优，继续调节所述亮度值、所述对比度值、所述色调值和所述饱和度值，直到获得所述图像显著性最优的图像。

在一个示例性的实施例中，上述方法还具有下面特点：

所述根据亮度值、对比度值、色调值和饱和度值对该确定的物体进行图像处理并得到图像显著性数据，按照预设的规则判断得到的图像显著性数据是否满足图像显著性最优，若不满足所述图像显著性最优，继续调节所述亮度值、所述对比度值、所述色调值和所述饱和度值，直到获得所述图像显著性最优的图像包括步骤S0-S3。

步骤S0：将亮度值bVal、对比度值cVal、色调值hVal、饱和度值sVal分别初始化为bVal₀、cVal₀、hVal₀和sVal₀，将bVal₀、cVal₀、hVal₀和sVal₀作为当前bVal、cVal、hVal、sVal值。

步骤S1：根据当前bVal、cVal、hVal、sVal值对该确定的物体进行图像处理；并保存处理前的图像为第一组图像，保存步骤S0处理后的图像为第二组图像，以及对所述第二组图像进行动态图像处理，保存动态图像处理后的图像为第三组图像。

步骤S2：分别针对所述第一组图像、第二组图像和第三组图像进行图像检测分析。

步骤S3：对上述三组图像的图像检测分析的结果进行对比分析，得到图像显著性数据，按照预设的规则判断得到的图像显著性数据是否满足图像显著性最优，若不满足图像显著性最优，则根据得到的图像显著性数据重新调节亮度值bVal、对比度值cVal、色调值hVal、饱和度值sVal，并将调节后的亮度值bVal、对比度值cVal、色调值hVal、饱和度值sVal作为当前bVal、cVal、hVal、sVal值，继续执行步骤S1；若满足图像显著性最优，则获得图像显著性最优的图像，结束流程。

在一个示例性的实施例中，上述方法还具有下面特点：