[发明专利]基于锐利度的针对虚化图像的显著性检测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于锐利度的针对虚化图像的显著性检测方法及系统，通过提取锐利度地图来确定清晰前景的位置，然后在清晰前景区域进行第一层显著性地图提取，进一步采用一种对分辨率变化不敏感的算法来计算模糊背景的显著性地图，最后采用一定的融合准则将两层显著性地图进行融合得到最终的显著性地图。大量实验表明，本发明可以达到非常好的检测效果，为虚化图像的压缩、增强、分割、检索等应用提供了指导。

主权项

1.一种基于锐利度的针对虚化图像的显著性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取原始图像的锐利度地图：采用基于频谱、基于空域以及基于边缘相结合的方法来计算锐利度地图；步骤二：阈值分割：基于步骤一得到的原始图像的锐利度地图，通过二分法进行阈值分割，找到锐利度符合设定条件的像素，然后算出这部分像素区域的中心坐标，即为清晰前景区域的中心；步骤三：获取前景显著性地图：采用Center‑Surround滤波器来进行处理，得到初步的显著性地图，然后利用步骤二中得到的中心坐标进行虚化偏移，即采用一个以中心坐标为中心的高斯核对初步显著性地图进行加权，得到前景显著性地图；步骤四：获取模糊背景的显著性地图：采用显著性模型GBVS来计算模糊背景的显著性地图；步骤五：将步骤三和步骤四中得到的显著性地图进行融合，形成最终的显著性地图；所述步骤一，实现操作如下：频域锐利度地图生成：在频域上计算锐利度时，首先将大小为m×n的图片进行DFT变换得到Y(f，θ)，其中f为径向频率，θ为方向，二者的计算公式如下：其中，m和n分别为图像像素点的高度和宽度，u和v为图像经过DFT变换后得到的DFT指数；得到f和θ之后，计算所有方向上的幅度谱总和Z：Z＝∑θ|Y(f，θ)|   (3)最后，画出log(Z)和log(f)之间的关系图，称为Z‑f曲线，用一条直线去拟合Z‑f曲线，最终求出的拟合直线的斜率可以用来评估频域锐利度地图S1；空域锐利度地图生成：在空域上计算大小为2×2的像素块之间的方差，然后取总体方差的最大值来代表空域的锐利度：其中，对图像中每一个2×2的子块，i和j分别代表该子块中的两个不同的像素点，相应地，xi和xj分别为像素i和j对应的像素值，v(x)代表的是该2×2的子块的方差，S2代表空域锐利度地图；边缘锐利度地图生成：在得到空域和频域锐利度之后进一步计算边缘锐利度，首先用canny算子计算出图像的所有边缘：其中，Se是边缘锐利度地图，Ierror是边缘处梯度正方向上的像素点与梯度负方向上的像素点之间的亮度比值差，W是对应的边缘宽度，对Ierror和Werror取对数是基于生理学研究成果，A为自由参数，A设置为1；对边缘进行像素级别的处理，通过寻找与领域像素之间的联系将其归一化为0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°八个方向，然后在梯度正方向上长度为3的像素范围内找一个灰度值最大的点P1(x1，y1)，在梯度反方向上找一个灰度值最小的点P2(x2，y2)，IP1和IP2分别是P1和P2的灰度值，那么有：在得到S1、S2、Se之后，采用以下融合方式将三种锐利度进行融合，得到最终的锐利度地图S：