[发明专利]基于神经元感受野空间结构的显著性检测方法有效

专利信息
申请号: 201610869833.0 申请日: 2016-09-30
公开(公告)号: CN106485247B 公开(公告)日: 2019-04-26
发明(设计)人: 刘广海;唐志云;周斌 申请(专利权)人: 广西师范大学;桂林旅游学院
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06K9/46
代理公司: 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 代理人: 陈跃琳
地址: 541004 广*** 国省代码: 广西;45
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摘要: 发明公开一种基于神经元感受野空间结构的显著性检测方法,首先将红绿拮抗颜色边缘图像、蓝黄拮抗颜色边缘图像、红青拮抗颜色边缘图像和绿洋红拮抗颜色边缘图像进行整合得到综合边缘图像;然后利用各个拮抗边缘图像对相应的拮抗颜色显著图进行调节和整合得到一个显著图,同时采用综合边缘图像对各个拮抗颜色显著图进行调节和整合得到另一个显著图;最后对2个显著图进行竞争,得到最终的显著图。本发明在某种程度上模拟了大脑中视觉信息的传输和处理机制,能够检测出图像中的显著颜色区域和显著方向信息。显著性区域检测效果强于经典的显著性模型,可以视为模拟视网膜神经节细胞,外侧膝状体和初级视觉皮层的结构层次的显著性模型或检测方法。
搜索关键词: 基于 神经元 感受 空间结构 显著 检测 方法
【主权项】:
1.基于神经元感受野空间结构的显著性检测方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1、将输入图像分解为红色、绿色、蓝色和黄色这4个颜色分量;步骤2、采用加法颜色混合得到青色和洋红,并获得2个修正拮抗颜色分量,即红青拮抗颜色分量和绿洋红拮抗颜色分量;RC=(R+Y)‑(G+B)GM=(G+Y)‑(R+B)其中,RC表示红青拮抗颜色分量,GM表示绿洋红拮抗颜色分量,R表示红色,G表示绿色,B表示蓝色,Y表示黄色;步骤3、对步骤1所得的4个颜色分量和步骤2所得2个修正拮抗颜色分量进行边缘检测,得到红绿拮抗颜色边缘图像、蓝黄拮抗颜色边缘图像、红青拮抗颜色边缘图像和绿洋红拮抗颜色边缘图像;步骤4,综合步骤3所得的4个边缘图像,得到综合颜色边缘图像E(x,y),E(x,y)=max[eci(x,y),ci∈{rg,by,rc,gm}]+式中,[·]+表示半波校正,并且将所有负值设为0值,erg(x,y)为红绿拮抗颜色边缘图像,eby(x,y)为蓝黄拮抗颜色边缘图像,erc(x,y)为红青拮抗颜色边缘图像,egm(x,y)为绿洋红拮抗颜色边缘图像;步骤5,对步骤3所得的4个拮抗颜色边缘图像分别建立高斯金字塔,并进行中心周边差操作和跨尺度整合,得到红绿拮抗颜色显著图、蓝黄拮抗颜色显著图、红青拮抗颜色显著图和绿洋红拮抗颜色显著图;步骤6,计算步骤3所得的4个拮抗颜色边缘图像的权重和步骤4所得的综合颜色边缘图像的权重;步骤7、基于4个拮抗颜色边缘图像的权重,对步骤5所得的4个拮抗颜色显著图进行整合,获得第一显著图;步骤8,基于综合颜色边缘图像的权重,对步骤5所得的4个拮抗颜色显著图进行整合,获得的第二显著图;步骤9,对第一显著图和第二显著图进行显著性竞争,取两者的最大值,可得到总体显著图。
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