图像显著性区域的检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供一种图像显著性区域的检测方法和装置，涉及图像处理技术领域，可以提高检测的速度和准确度。一种图像显著性区域的检测方法，包括：提取图像的亮度特征，利用高斯金字塔和第一中央周边差关系式，得到至少两个第一亮度特征图；提取图像的色调特征，利用高斯金字塔和第二中央周边差关系式，得到至少两个第一色调特征图；将第一亮度特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的第一亮度特征图融合成一个第二亮度特征图；将第一色调特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的第一色调特征图融合成一个第二色调特征图；将第二亮度特征图和第二色调特征图融合成显著图；根据显著图，获取显著性区域。

Detection method and device of image saliency region

【技术实现步骤摘要】
图像显著性区域的检测方法和装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种显著性区域的检测方法和装置。
技术介绍
图像的显著性是图像的重要视觉特征，体现了人眼对图像某些区域的重视程度。在图像处理过程中，常需要利用显著性检测算法对图像进行检测，以获得该图像的显著性区域。其主要应用于手机拍照软件、目标检测软件、和图像压缩软件中。目前，一种获得图像的显著性区域的方式为：基于纯数学计算方法对图像进行显著性区域检测。该方式存在显著性区域检测准确度不高的情况，与人眼感知存在差异。另外一种获得图像的显著性区域的方式为：基于深度学习的方法对图像进行显著性区域检测。但该方式与选取的训练样本有关，对硬件的要求高，而且实时效果差。因此，如何提高图像显著性区域检测的速度和准确度是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种图像显著性区域的检测方法和装置，可以提高检测的速度和准确度。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：一方面，本专利技术的实施例提供了图像显著性区域的检测方法，包括：提取图像的亮度特征，并利用高斯金字塔和第一中央周边差关系式，得到至少两个第一亮度特征图；提取所述图像的色调特征，并利用所述高斯金字塔和第二中央周边差关系式，得到至少两个第一色调特征图；将所述第一亮度特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一亮度特征图融合成一个第二亮度特征图；将所述第一色调特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一色调特征图融合成一个第二色调特征图；将所述第二亮度特征图和所述第二色调特征图融合成显著图；根据所述显著图，获取显著性区域。可选地，将所述第二亮度特征图和所述第二色调特征图融合成显著图之后，根据所述显著图，获取显著性区域之前，所述图像显著性区域的检测方法还包括：采用自适应阈值二值化方法对所述显著图进行二值化处理，得到二值图像；根据所述显著图，获取显著性区域，包括：根据对所述显著图进行二值化处理后得到的所述二值图像，获取所述显著性区域。可选地，根据所述二值图像，获取所述显著性区域，包括：对所述二值图像的像素进行连通域标记，将连通域标号相同的所有像素合并为一个连通域；将所述连通域作为显著性区域。可选地，对所述二值图像的像素进行连通域标记，将所述连通域标号相同的像素合并为一个连通域，包括：初始标记值为N，N≥2；逐行遍历所述二值图像的像素，判断所述像素是否未标记且灰度值为1；若不为1，或者若为1但已被标记，则继续逐行遍历所述二值图像的像素；若为1且未标记，则作为种子像素，将所述种子像素的连通域标号标记为N，并且遍历所述种子像素的8邻域像素，判断所述种子像素的8邻域像素中未标记的像素灰度值是否为1；若该种子像素的8邻域像素中的至少一个未标记的像素的灰度值为1，则将该种子像素的8邻域像素中未标记且灰度值为1的像素连通域标号标记为N，并将8邻域像素中遍历到的未标记且灰度值为1的像素全部作为种子像素，循环进行且标记值不变；若该种子像素的8邻域像素的未标记的像素其灰度值均不为1，则一个连通域标记结束，标记值加1，继续逐行遍历所述二值图像的像素；其中，坐标为(x,y)的像素的8邻域像素分别为坐标是(x-1,y-1)、(x-1,y)、(x-1,y+1)、(x,y-1)、(x,y+1)、(x+1,y-1)、(x+1,y)、(x+1,y+1)的像素；x为所述像素在二值图像的行数，y为所述像素在二值图像的列数。可选地，提取图像的亮度特征，并利用高斯金字塔和第一中央周边差关系式，得到至少两个第一亮度特征图，包括：根据所述图像中每个像素的三原色分量，利用计算得到每个像素对应的亮度特征，得到亮度特征中间图；其中，每个像素的三原色分量包括红色分量、绿色分量和蓝色分量，R为红色分量、G为绿色分量、B为蓝色分量，I为亮度特征；将所述亮度特征中间图输入所述高斯金字塔，得到M个尺度的亮度特征中间图；其中，所述高斯金字塔为M层的高斯金字塔，M≥7；通过所述第一中央周边差关系式I(c,s)＝|I(c)ΘI(s)|，计算得到至少两个所述第一亮度特征图；其中，I(c,s)表示第一亮度特征图，I(c)表示第c个尺度的亮度特征中间图，I(s)表示第s个尺度的亮度特征中间图；c≥2，δ≥3，5≤s≤M-1，s＝c+δ。可选地，提取所述图像的色调特征，并利用所述高斯金字塔和第二中央周边差关系式，得到至少两个第一色调特征图，包括：根据所述图像中每个像素的三原色分量，利用计算得到每个像素对应的色调特征，得到色调特征中间图；其中，每个像素的三原色分量包括红色分量、绿色分量和蓝色分量，R为红色分量、G为绿色分量、B为蓝色分量，H为色调特征；将所述色调特征中间图输入所述高斯金字塔，得到M个尺度的色调特征中间图；其中，所述高斯金字塔为M层的高斯金字塔，M≥7；通过所述第二中央周边差关系式H(c,s)＝|H(c)ΘH(s)|，计算得到至少两个所述第一色调特征图；其中，H(c,s)表示第一色调特征图，H(c)表示第c个尺度的色调特征中间图，H(s)表示第s个尺度的色调特征中间图；c≥2，δ≥3，5≤s≤M-1，s＝c+δ。可选地，将所述第一亮度特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一亮度特征图融合成一个第二亮度特征图，包括：设定一个亮度特征最大值P；针对每个第一亮度特征图，遍历所述第一亮度特征图的亮度特征，获取所述第一亮度特征图的第一亮度特征最大值I1max和第一亮度特征最小值I1min，根据公式将所述第一亮度特征图的亮度特征归一化至0～P之间；I表示所述第一亮度特征图的像素的亮度特征值；在亮度特征归一化后的所述第一亮度特征图中，针对存在8邻域的每个像素，根据其8邻域像素的亮度特征值，获取其中的8邻域最大值和8邻域最小值；将所有8邻域最大值和所有8邻域最小值进行平均，得到亮度特征平均值Q；将所述第一亮度特征图的各像素的亮度特征值与(P-Q)2相乘；遍历所述第一亮度特征图的亮度特征，获取第二亮度特征最大值I2max和第二亮度特征最小值I2min，根据公式将所述第一亮度特征图的亮度特征归一化至0～1之间；将所有归一化处理后的所述第一亮度特征图通过加权平均方式融合成一个第二亮度特征图。可选地，将所述第一色调特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一色调特征图融合成一个第二色调特征图，包括：设定一个色调特征最大值P；针对每个第一色调特征图，遍历所述第一色调特征图的色调特征，获取所述第一色调特征图的第一色调特征最大值H1max和第一色调特征最小值H1min，根据公式将所述第一色调特征图的色调特征归一化至0～P之间；H表示所述第一色调特征图的像素的色调特征值；在色调特征归一化后的所述第一色调特征图中，针对存在8邻域的每个像素，根据其8邻域的色调特征值，获取其中的8邻域最大值和8邻域最小值；将所有8邻域最大值和所有8邻域最小值进行平均，得到色调特征平均值Q；将所述第一色调特征图的各像素的色调特征值与(P-Q)2相乘；遍历所述第一亮度特征图的亮度特征，获取第二色调特征最大值H2max和第二色调特征最小值H2min，根据公式将所述第一色调特征图的色调特征归一化至0～1之间；将所有归一化处理后的所述第一色调特征图通过加权平均方式融合成一个第二色本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像显著性区域的检测方法，其特征在于，包括：提取图像的亮度特征，并利用高斯金字塔和第一中央周边差关系式，得到至少两个第一亮度特征图；提取所述图像的色调特征，并利用所述高斯金字塔和第二中央周边差关系式，得到至少两个第一色调特征图；将所述第一亮度特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一亮度特征图融合成一个第二亮度特征图；将所述第一色调特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一色调特征图融合成一个第二色调特征图；将所述第二亮度特征图和所述第二色调特征图融合成显著图；根据所述显著图，获取显著性区域。

【技术特征摘要】
1.一种图像显著性区域的检测方法，其特征在于，包括：提取图像的亮度特征，并利用高斯金字塔和第一中央周边差关系式，得到至少两个第一亮度特征图；提取所述图像的色调特征，并利用所述高斯金字塔和第二中央周边差关系式，得到至少两个第一色调特征图；将所述第一亮度特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一亮度特征图融合成一个第二亮度特征图；将所述第一色调特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一色调特征图融合成一个第二色调特征图；将所述第二亮度特征图和所述第二色调特征图融合成显著图；根据所述显著图，获取显著性区域。2.根据权利要求1所述的图像显著性区域的检测方法，其特征在于，将所述第二亮度特征图和所述第二色调特征图融合成显著图之后，根据所述显著图，获取显著性区域之前，所述图像显著性区域的检测方法还包括：采用自适应阈值二值化方法对所述显著图进行二值化处理，得到二值图像；根据所述显著图，获取显著性区域，包括：根据对所述显著图进行二值化处理后得到的所述二值图像，获取所述显著性区域。3.根据权利要求2所述的图像显著性区域的检测方法，其特征在于，根据所述二值图像，获取所述显著性区域，包括：对所述二值图像的像素进行连通域标记，将连通域标号相同的所有像素合并为一个连通域；将所述连通域作为显著性区域。4.根据权利要求3所述的图像显著性区域的检测方法，其特征在于，对所述二值图像的像素进行连通域标记，将所述连通域标号相同的像素合并为一个连通域，包括：初始标记值为N，N≥2；逐行遍历所述二值图像的像素，判断所述像素是否未标记且灰度值为1；若不为1，或者若为1但已被标记，则继续逐行遍历所述二值图像的像素；若为1且未标记，则作为种子像素，将所述种子像素的连通域标号标记为N，并且遍历所述种子像素的8邻域像素，判断所述种子像素的8邻域像素中未标记的像素灰度值是否为1；若该种子像素的8邻域像素中的至少一个未标记的像素的灰度值为1，则将该种子像素的8邻域像素中未标记且灰度值为1的像素连通域标号标记为N，并将8邻域像素中遍历到的未标记且灰度值为1的像素全部作为种子像素，循环进行且标记值不变；若该种子像素的8邻域像素的未标记的像素其灰度值均不为1，则一个连通域标记结束，标记值加1，继续逐行遍历所述二值图像的像素；其中，坐标为(x,y)的像素的8邻域像素分别为坐标是(x-1,y-1)、(x-1,y)、(x-1,y+1)、(x,y-1)、(x,y+1)、(x+1,y-1)、(x+1,y)、(x+1,y+1)的像素；x为所述像素在二值图像的行数，y为所述像素在二值图像的列数。5.根据权利要求1-4任一项所述的图像显著性区域的检测方法，其特征在于，提取图像的亮度特征，并利用高斯金字塔和第一中央周边差关系式，得到至少两个第一亮度特征图，包括：根据所述图像中每个像素的三原色分量，利用计算得到每个像素对应的亮度特征，得到亮度特征中间图；其中，每个像素的三原色分量包括红色分量、绿色分量和蓝色分量，R为红色分量、G为绿色分量、B为蓝色分量，I为亮度特征；将所述亮度特征中间图输入所述高斯金字塔，得到M个尺度的亮度特征中间图；其中，所述高斯金字塔为M层的高斯金字塔，M≥7；通过所述第一中央周边差关系式I(c,s)＝|I(c)ΘI(s)|，计算得到至少两个所述第一亮度特征图；其中，I(c,s)表示第一亮度特征图，I(c)表示第c个尺度的亮度特征中间图，I(s)表示第s个尺度的亮度特征中间图；c≥2，δ≥3，5≤s≤M-1，s＝c+δ。6.根据权利要求1-4任一项所述的图像显著性区域的检测方法，其特征在于，提取所述图像的色调特征，并利用所述高斯金字塔和第二中央周边差关系式，得到至少两个第一色调特征图，包括：根据所述图像中每个像素的三原色分量，利用计算得到每个像素对应的色调特征，得到色调特征中间图；其中，每个像素的三原色分量包括红色分量、绿色分量和蓝色分量，R为红色分量、G为绿色分量、B为蓝色分量，H为色调特征；将所述色调特征中间图输入所述高斯金字塔，得到M个尺度的色调特征中间图；其中，所述高斯金字塔为M层的高斯金字塔，M≥7；通过所述第二中央周边差关系式H(c,s)＝|H(c)ΘH(s)|，计算得到至少两个所述第一色调特征图；其中，H(c,s)表示第一色调特征图，H(c)表示第c个尺度的色调特征中间图，H(s)表示第s个尺度的色调特征中间图；c≥2，δ≥3，5≤s≤M-1，s＝c+δ。7.根据权利要求5所述的图像显著性区域的检测方法，其特征在于，将所述第一亮度特征图进行归一化处理，并将所有归一化处理后的所述第一亮度特征图融合成一个第二亮度特征图，包括：设定一个亮度特征最大值P；针对每个第一亮度特征图，遍历所述第一亮度特征图的亮度特征，获取所述第一亮度特征图的第一亮度特征最大值I1max和第一亮度特征最小值I1min，根据公式将所述第一亮度特征图的亮度特征归一化至0～P之间；I表示所述第一亮度特征图的像素的亮度特征值；在亮度特征归一化后的所述第一亮度特征图中，针对存在8邻域的每个像...

【专利技术属性】
技术研发人员：张欢欢，许景涛，唐小军，李慧，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11