[发明专利]一种深度图像中的显著区域检测方法

摘要

本发明公开了一种深度图像中的显著区域检测方法。首先通过计算深度图中各像素点与邻近点的差异，获得各像素点的梯度特征；再采用全局对比度的方法，由梯度特征计算获得初始的显著性图；然后依据深度图的直方图统计特征进行峰谷检测与零视差区域估计，实施背景区域和前景区域的划分，进而抑制背景部分的显著性，保留前景部分的显著性；最后扩展超像素划分方法进一步优化得到最终的显著区域检测图。本发明先后通过背景区域划分与超像素划分有效的抑制背景部分的显著性、优化前景部分的显著性，为目标检测、目标识别、场景理解等提供可靠的显著区域，提高对图像感兴趣区域的获取能力。

主权项

1.一种深度图像中的显著区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对深度图像I中的每个像素I_k，分别提取梯度特征步骤2、根据步骤1中提取的梯度特征，采用全局对比度的计算方式，计算每个像素的初始显著性值S(Ik)，获得相同分辨率的初始显著性图；步骤3、利用深度图的直方图统计特征，进行波峰波谷检测；步骤4、估计深度图像的零视差区域ZPA；步骤5、根据波峰波谷检测结果以及零视差区域ZPA划分出深度图像中的背景区域与前景区域，并据此对步骤2中获得的显著性图进行调整，抑制背景区域的显著性值，得到改善的显著性图；步骤6、采用超像素分割算法对原图进行超像素分割，然后对步骤5中的得到的显著性图进行优化，得到最终的显著区域。