[发明专利]从点至面的图像显著性检测无效

专利信息
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
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 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,r0)=1if||p(r)-p(r0)||||ΣN(px-p)N||0if||p(r)-p(r0)||>||ΣN(px-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(r0)=ΣrD(r,r0)---(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(r0)=g-n(r0)if n(r0)<g0others---(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:SA=Σw×hD(Px,y,Pi)---(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,r0)=||P(r)-p(r0)||,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=SA=ΣNSAN---(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)=ω3(c,r)·ω4(c,r)·ΣM,pcI,pc+rIω2(c,r)·exp(-||pc-pc+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ω2(c,r)=11+λ·r---(10)]]>其中,λ是经验常数,ω3(c,r)=1-DistToCenter(pc+r)maxc{DistTocenter(pc)}---(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,ω4(c,r)=Aexp[-(Pc-P)2σs2]---(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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北方工业大学,未经北方工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201210239939.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top