[发明专利]从点至面的图像显著性检测无效
申请号: | 201210239939.4 | 申请日: | 2012-07-12 |
公开(公告)号: | CN102800092A | 公开(公告)日: | 2012-11-28 |
发明(设计)人: | 张萌萌 | 申请(专利权)人: | 北方工业大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100144 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及基于一种从点至面的图像显著性检测方法、装置和计算机程序产品。 | ||
搜索关键词: | 点至面 图像 显著 检测 | ||
【主权项】:
1.一种方法,包括(a)输入彩色图像,所述图像为Lab(L为亮度,a和b分别表示色度)颜色空间格式的图像,其一个像素的像素值为由L、a、b三个分量构成的矢量;(b)利用SUSAN角点检测方法获取所述图像的基准点集合,其中,采用一个圆形模板在所述图像中移动,并在每个位置上利用以下公式(6)比较所述模板内各像素的亮度与模板核的亮度:D ( r , r 0 ) = 1 if | | p ( r ) - p ( r 0 ) | | ≤ | | Σ N ( p x - p ‾ ) N | | 0 if | | p ( r ) - p ( r 0 ) | | > | | Σ N ( p x - p ‾ ) N | | - - - ( 6 ) ]]> 其中,r0是圆形模板的核心像素点,r是圆形模板的其它像素点,p(r0)指的是核心像素点的像素值,而p(r)指的就是其它对应像素点的像素值,||.||表示在Lab空间中的L2范数,px表示模板内部任一像素的像素矢量,N表示模板内像素数量,
表示模板内部所有像素矢量的平均值,D是判决结果,然后,利用以下公式(2)计算每一个像素点的USAN区域大小:n ( r 0 ) = Σ r D ( r , r 0 ) - - - ( 2 ) ]]> 然后,利用以下公式(3)计算每一个像素点的初始角响应:R ( r 0 ) = g - n ( r 0 ) if n ( r 0 ) < g 0 others - - - ( 3 ) ]]> 其中,g表示几何阈值,其中,如果某个像素的初始角响应不为0,那么该像素点被视为角点,并加入所述基准点集合中,(c)依据所述图像的全局相关性所述基准点集合中的一些基准点,其中,对所述集合中每一个像素依据下式(7)计算其全局对比度:S A = Σ w × h D ( P x , y , P i ) - - - ( 7 ) ]]> 其中,Px,y表示坐标为(x,y)的基准点像素的矢量值(亦即该位置处的像素的像素值,其是一个3×1的矢量),Pi为所述图像中任意一点的像素矢量值,D(Px,y,Pi)为所述图像I的Lab空间中的像素距离,表达式如公式(4)所示,w和h表示所述图像的宽度和高度,因此
表示进行针对整个图像的全局处理,D ′ ( r , r 0 ) = | | P ( r ) - p ( r 0 ) | | , ∀ P ( r ) ∈ I - - - ( 4 ) ]]> 然后,对所有基准点像素的SA,使用阈值T进行筛选,将所有基准点中SA<T的点从所述集合中去除:T = S A ‾ = Σ N S A N - - - ( 8 ) ]]> 其中,T是基准点平均显著值,N是所述集合中所有基准点的数量,(d)对所述集合中剩下的基准点进行去孤立点处理,以去除所述集合中的孤立点;(f)从所述集合中的M个基准点依次取每一个点p(c)作为中心点,考虑以该点为中心的圆周邻域,依次搜索其圆周内每一个基准点像素,依据下式计算其显著性取值:Saliency ( c , r ) = ω 3 ( c , r ) · ω 4 ( c , r ) · Σ M , ∀ p c ∈ I , ∀ p c + r ∈ I ω 2 ( c , r ) · exp ( - | | p c - p c + r | | ) - - - ( 9 ) ]]> 其中,c表示当前基准点,r表示圆周的半径,||pc-pc+r||仍表示当前基准点像素c与所述圆周内任一基准点(c+r)的像素矢量值在Lab空间中的L2范数,并且ω 2 ( c , r ) = 1 1 + λ · r - - - ( 10 ) ]]> 其中,λ是经验常数,ω 3 ( c , r ) = 1 - DistToCenter ( p c + r ) max c { DistTocenter ( p c ) } - - - ( 11 ) ]]> 其中,DistToCenter(pc)表示像素pc距离图像中心的空间距离,maxc{DistTocenter(pc)}为归一化因子,表示所述集合的全部基准点中DistTocenter(pc)的最大值,ω 4 ( c , r ) = Aexp [ - ( P c - P ‾ ) 2 σ s 2 ] - - - ( 12 ) ]]> 其中,A表示高斯函数的常系数,Pc表示像素pc在图像中出现的概率,
表示所述集合中全部基准点像素的平均出现概率,
控制像素概率权值强度;(g)输出显著特征图。
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