[发明专利]一种图像显著性的检测方法

摘要

本发明涉及一种图像显著性的检测方法，该方法包括：对输入图像进行格式转换，得到灰度图像和Lab格式图像；计算灰度图像每一个像素点的灰度特征值，并计算灰度特征均值AvgH；计算Lab格式图像的L、A和B三个分量，并计算这三个分量值的平均值和特征值；将所得每个特征值与其均值的欧氏距离作为该像素的显著性值，最后将所有像素的显著性值转化为灰度图像构造显著性图。本发明方法复杂度低、简单易行，可操作性强，相比现有图像显著性检测方法的表现结果更好。本发明方法可用于提取场景图像中人们感兴趣的区域，特别是敦煌壁画初始轮廓信息，为敦煌壁画初期结构识别提供有效技术支持。

主权项

一种图像显著性的检测方法，其特征在于，包括：对输入图像进行格式转换，得到灰度图像和Lab格式图像；对上述灰度图像，根据灰度特征函数，计算出每一个像素点(i,j)的灰度特征值H(i,j)，并由此计算灰度图像每个像素点的灰度特征值的平均值，得到所述灰度图像的灰度特征均值AvgH；对上述Lab格式图像进行L、A和B三个分量的计算，得到每一个像素点(i,j)亮度分量值L(i,j)，颜色分量值A(i,j)和B(i,j)；然后对亮度分量值L(i,j)、颜色分量值A(i,j)和B(i,j)进行高斯模糊得到每一个像素点的亮度值GYL(i,j)、颜色值GYA(i,j)和GYB(i,j)；再计算这三个分量值的平均值，得到所述输入图像的亮度均值AvgL、颜色均值AvgA和AvgB；根据亮度值GYL(i,j)、颜色值GYA(i,j)和GYB(i,j)以及亮度均值AvgL、颜色均值AvgA和AvgB，计算得到Lab格式图像亮度和颜色分量的特征值；将所述每个特征值与其均值的欧氏距离作为该像素点的显著性值，最后将所有像素的显著性值转化为灰度图像构造显著性图。