一种基于相似性传播的多目标协同显著区域检测方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多媒体信息处理和计算机视觉领域，特别涉及一种基于相似性传播的多目标协同显著区域检测方法，可用于在多个图像中，对多个目标进行协同显著性的检测。
技术介绍
目前在媒体计算领域中，在解决协同显著性检测等问题时，通过构建图模型，基于节点之间的相似度扩散，以及计算不同图像间内超像素之间相似性响应大小，来计算出最终检测区域。简单的来说，协同显著性检测是用来检测两幅图像或多幅图像间共同显著性的一种方法。 现有技术中通常在图模型相似度扩散计算之后的结果上，通过计算一幅图像中的超像素在另一幅图像上的最大响应来产生最终协同显著性结果，即显著图。 专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足： 首先，两幅图像或多幅图像内如果存在多个协同显著性目标，现有方法只能计算出协同显著性响应最大的一个目标，而其他同样是协同显著性的结果则不能被检测出。 其次，现有方法不是自完备的，即：现有方法还需要依赖于单幅图像显著性检测方法的结果。 再次，现有方法的相似性传播是基于串行的相似性传播方法，该计算非常耗时。 最终，现有方法对于图像间的图模型的相似性匹配上，存在较多的不准确匹配。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于相似性传播的多目标协同显著区域检测方法，本专利技术针对现有技术在多幅图像上对于多个目标的协同显著性检测方法的不足，提供一套实用的并行化自完备的多目标协同显著性技术，可以使用户方便地从多幅图像中快速的计算出多目标协同显著性的检测结果，详见下文描述：
【技术保护点】
一种基于相似性传播的多目标协同显著区域检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）对于输入的多幅图像文件，通过将每幅图像分割成超像素，对超像素间相似性进行两两度量，建立超像素相似性图模型；（2）通过超像素相似性图模型实现图像间超像素相似矩阵二部图匹配；（3）超像素级图模型相似性扩散，获取相似性图模型；（4）通过相似性图模型计算显著图。
【技术特征摘要】
1.一种基于相似性传播的多目标协同显著区域检测方法，其特征在于，所述方法包括以
下步骤：
（1）对于输入的多幅图像文件，通过将每幅图像分割成超像素，对超像素间相似性进行
两两度量，建立超像素相似性图模型；
（2）通过超像素相似性图模型实现图像间超像素相似矩阵二部图匹配；
（3）超像素级图模型相似性扩散，获取相似性图模型；
（4）通过相似性图模型计算显著图。
2.根据权利要求1所述的一种基于相似性传播的多目标协同显著区域检测方法，其特征
在于，所述建立超像素相似性图模型的步骤具体为：
1）对输入的多幅图像进行超像素分割，将每幅图像分割成n个超像素；
2）对多个图像的所有像素，提取每个像素在三个颜色空...
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