[发明专利]基于颜色和纹理显著性的目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于颜色和纹理显著性的目标检测方法，先将图像分割成小的图像片以获取图像的局部信息，结合图像片颜色的独特性和空间分布的紧凑型计算得到颜色显著性，同时利用Gabor滤波器对图像进行不同尺度和方向地滤波得到纹理特征向量，然后对特征向量计算纹理差异得到纹理显著图，最后将二者结合得到最终显著图。该方法在检测效果和抗噪能力等方面均可获得满意的结果。

主权项

基于颜色和纹理显著性的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对输入的RGB彩色图像进行颜色空间的转化；S2：图像分块：对于维数为的图像I，将其分解为一系列大小为的图像片；不考虑图像片的重叠问题，那么图像片的总数为；对于任一图像片，将其表示成向量形式，最终得到一个表示图像片的矩阵；S3：计算颜色显著值：颜色空间分布定义为小块与其它图像块的空间分布差异，并用颜色差距作为权重，故图像块的空间分布定义为：；其中，为颜色权重，控制颜色权重的强度；将空间分布用指数函数表示：；其中，是第i个图像块的颜色显著性值，是颜色独特性，表示颜色的空间分布，k控制空间分布所占的比重；S4：计算纹理显著值：定义图像块之间纹理对比度为：；其中，表示图像片纹理对比度，、表示图像片和的纹理特征向量，表示向量的2范数，由此得到图像的纹理显著性；S5：特征融合：采用线性融合方法；；和为满足的常系数。