[发明专利]一种基于改进图模型的图像显著性检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进图模型的图像显著性检测方法，属于计算机视觉、图像检测技术领域。该方法采用简单线性迭代聚类将图像分割成超像素，以超像素为顶点构建无向图，在改进图模型的基础上利用图像底层特征和先验知识提取高层特征并得到基于底层特征的显著图。接着利用高层特征和显著物体的紧凑性选取前景、背景种子节点，分别计算基于前景、背景种子的显著图并融合。最后将两阶段得到的显著图融合得到最终的显著图。本发明能够完整检测并均匀突出图像中的显著物体，提高复杂环境中显著物体检测的准确性，满足实际工程系统的设计需求，解决了复杂环境中显著物体检测的准确率较低的问题。

主权项

1.一种基于改进图模型的图像显著性检测方法，其特征在于，所述方法对输入图像进行超像素分割，以超像素为节点将输入图像表示成无向图的形式，根据底层特征计算图的权重矩阵，得到基于底层特征的显著图；同时提取高层特征并依据高层特征重新计算权重矩阵，利用显著物体的紧凑性提取输入图像的前景、背景种子节点，分别计算基于前景种子节点和背景种子节点的显著图并融合得到基于高层特征的显著图；最后将基于底层特征的显著图和基于高层特征的显著图融合得到最终的显著图，其中，底层特征包括颜色特征和纹理特征；以超像素为节点将输入图像表示成无向图的形式包括：将每个节点同与之相邻的节点相连，并同与相邻节点有公共边的节点中与之最相似的节点相连，最后将输入图像四周属于背景的可能性最大的节点相连构成无向图。