[发明专利]一种图像兴趣点检测方法、系统及可读存储介质

说明书

一种图像兴趣点检测方法、系统及可读存储介质。本发明首先利用注意力机制，通过像素级语义分割技术初步消除图像中的非兴趣点，实现对后续计算量的缩减；而后利用图像对应不同颜色空间的分量分别进行兴趣点的检测，最后通过对各检测结果进行加权融合，避免了检测结果对光照条件的敏感度。本发明对图像兴趣点的检测更为快速准确，适用于光照条件不佳情况下的图像兴趣点检测，具有良好的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及数字信号处理技术领域，尤其涉及一种图像处理技术。

背景技术

分析、解释和理解图像是计算机视觉及其应用的目的。图像中具有显著局部结构强度变化的“兴趣点”，对于许多视觉任务非常重要。准确检测这些“兴趣点”是很多计算机视觉任务的基础。

在一种应用场景中，例如基于兴趣点检测的美颜处理中，需要首先通过图像处理的方式检测出影响物理美感的痘痘，痤疮和毛孔粗大所在区域，而后才能够针对相应的区域进行皮肤(尤其是面部皮肤)视觉状态的调整。这种基于数字图像处理的兴趣点检测是皮肤图像进行后期调整和美化的基础。

针对上述需求，研究人员在计算机视觉，机器学习，计算机图像学，数字图像处理等领域，进行了大量针对皮肤图像的分析和研究。但是现有的检测方法不够便捷和高效，并且存在对光照信息敏感的问题。现有的方法不能适用于光照条件不佳情况下的兴趣点检测。

发明内容

为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种图像兴趣点检测方法、系统及可读存储介质，其利用注意力机制缩减了计算量，利用灰度通道和饱和度通道避免了检测结果对光照条件的敏感度，使得本发明对图像兴趣点的检测更为快速准确。

本发明具体采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种图像兴趣点检测方法，其步骤包括：初步消除图像中的非兴趣点，将消除后的图像转换至至少两个颜色空间；分别对每一个颜色空间所对应的图像分量进行兴趣点的检测，获得各颜色空间所对应的检测结果；对各检测结果进行加权融合，得到图像兴趣点。

结合第一方面，作为第一种可实施的技术方案，初步消除图像中的非兴趣点的步骤包括：由多通道深度残差全卷积网络对所述图像进行计算，实现像素级语义分割以初步消除图像中的非兴趣点。

结合第一方面的第二种可实施的技术方案，所述颜色空间包括：HSV颜色空间以及灰度；相应的，HSV颜色空间所对应的图像分量为饱和度图像分量S；灰度颜色空间所对应的图像分量为灰度图像分量Gray。

结合第一方面的第三种可实施的技术方案，对任意一个颜色空间所对应的图像分量进行兴趣点的检测，获得该颜色空间所对应的检测结果的步骤包括：步骤201，获取该颜色空间所对应的图像分量；步骤202，对所述分量分别进行多方向的梯度增强处理；步骤203，对各方向的梯度增强处理所得结果进行融合；步骤204，对融合所获得的结果进行环形滤波，获得滤波后结果B；步骤205，利用掩模E对滤波后结果B进行中心点遍历比对计算，得到比对结果步骤206，对所述比对结果进行累加，而后二值化处理得到二值化结果B′；步骤207，对所述二值化结果B′进行非极大值抑制，获得该颜色空间所对应的检测结果。

结合第一方面的第四种可实施的技术方案，对各检测结果进行加权融合所得到图像兴趣点其中，表示像素加权系数，表示像素级乘法运算，P和Q分别表示两个颜色空间所对应的检测结果。

结合第一方面的第五种可实施的技术方案，所述步骤202中，分别利用8个矩阵对所述分量分别进行卷积计算，以实现8个方向的梯度增强处理，其结果分别记为A_i，i∈[1,8]；其中，8个方向之间的角度差均为对应的，所述步骤203中，对8个方向的梯度增强处理所得结果A_i，i∈[1,8]，进行融合所获得的结果其中，参数

结合第一方面的第六种可实施的技术方案，所述步骤205中所利用的掩模E，其尺寸至少为15×15。