[发明专利]一种视觉认知模型驱动的全局图像信息合成方法

摘要

本发明提供一种视觉认知模型驱动的全局图像信息合成方法，包括步骤：建立图像显著性视觉认知模型，定义全局图像信息合成的列宽选择驱动能量函数；构建全局图像信息合成图模型，定义节点并计算节点连接边权重；采用最短路径搜索算法在所述全局图像信息合成图模型中搜索使得全局合成图像显著性视觉认知差异达到最小的剪切路径；沿所述使得全局合成图像的显著性视觉认知差异达到最小的剪切路径顺序在所述密集视频序列图像中的每帧图像中选择一定像素列宽，并将选择出的像素列宽按序码放后合成为全局合成图像。该方法可充分发挥人的视觉认知模型在全局场景图像合成中的作用，合理避免由多维运动物体干扰造成的合成瑕疵，能够有效复现广域大场景的关键内容。

主权项

一种视觉认知模型驱动的全局图像信息合成方法，其特征在于，包括步骤：步骤一：建立图像显著性视觉认知模型，并以所述显著性视觉认知模型为约束导向定义全局图像信息合成的列宽选择驱动能量函数；步骤二：构建全局图像信息合成图模型，定义节点并计算节点连接边权重：将预先采集的密集视频序列图像组成图像时空体序列V(x,y,t)，并以所述密集视频序列图像中的每帧图像的列x为横坐标，以采集时间t为纵坐标，将每帧图像的每列像素看作一个节点，按时间顺序排列相邻图像列节点，在x‑t坐标空间把所述图像时空体序列构建成一个全局图像信息合成图模型V(x,t)：并设连接各节点的所有边上的权重为相应列间的显著性视觉认知差异；其中，(x,y)为所述密集视频序列图像空间(列,行)坐标参数，t为所述密集视频序列图像采集路径推进的时间参数；步骤三：根据步骤一中定义的所述列宽选择驱动能量函数，采用最短路径搜索算法在步骤二中所构建的所述全局图像信息合成图模型中搜索使得全局合成图像显著性视觉认知差异达到最小的剪切路径；步骤四：沿所述使得全局合成图像的显著性视觉认知差异达到最小的剪切路径顺序在所述密集视频序列图像中的每帧图像中选择一定像素列宽，并将选择出的像素列宽按序码放后合成为全局合成图像。