基于视觉注意的显著区域检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于视觉注意的显著区域检测方法及装置。涉及计算机软件领域，其中，方法通过对输入场景进行超像素分割得到多个超像素，利用头脑风暴优化算法进行显著性评估，选取并计算超像素的显著度，并根据显著度进行超像素分类，根据分类结果选择新的超像素进行显著性评估，迭代多次直至达到终止条件，生成输入场景的显著图。利用头脑凤白优化算法的聚类特征，在迭代过程中引导显著区域的搜索向显著区域收敛，不需要遍历图像或场景的全部区域，选取部分超像素进行显著性评估，最终输出的非完整的显著图，充分模拟人类的视觉注意机制，实现自下而上的显著区域检测，快速定位输入场景中的显著区域。可广泛应用于视觉检测领域。

Detection method and device of salient area based on visual attention

【技术实现步骤摘要】
基于视觉注意的显著区域检测方法及装置
本专利技术涉及计算机软件领域，尤其是一种基于视觉注意的显著区域检测方法及装置。
技术介绍
如今关于通过视觉注意机制模仿人类视觉的感知原理从场景中快速定位显著区域进行下一步的处理，从而减少需要处理的数据量的研究越来越多，视觉注意计算模型已经被应用于目标检测、识别及跟踪等领域。现有主要的视觉注意检测方法有以下几种，1)例如Itti的认知注意模型根据早期原始视觉系统的行为和网络结构，对于一幅输入的图像，该模型提取初级的颜色、亮度及方位等特征，并在多个尺度下使用中央周边操作产生体现显著性度量的特征图，最后将这些特征图合并得到最终的显著图。2)Gao等提出的判别显著性模型把显著性问题看作是两类视觉刺激的最优决策，这两类刺激为：感兴趣的刺激和包含了不显著刺激的背景，显著性的计算通过确定一个二分类问题得以实现，视野内每个位置的显著性等同于一个视觉特征集在该位置上的判别力，对一个具体位置或点而言，其期望分类误差越小，显著度就越大。3)基于频域分析的显著性模型在频域上计算图像的显著性，如谱残差法、相位谱傅里叶变换法、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，包括：/n对输入场景进行超像素分割得到多个超像素；/n利用群体智能优化算法进行显著性评估，选取并计算所述超像素的显著度，并根据所述显著度进行超像素分类；/n根据分类结果选择新的超像素进行显著性评估，迭代多次直至达到终止条件，生成所述输入场景的显著图。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，包括：
对输入场景进行超像素分割得到多个超像素；
利用群体智能优化算法进行显著性评估，选取并计算所述超像素的显著度，并根据所述显著度进行超像素分类；
根据分类结果选择新的超像素进行显著性评估，迭代多次直至达到终止条件，生成所述输入场景的显著图。


2.根据权利要求1所述的一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，计算所述超像素的显著度具体包括：
以所述输入场景的中心为圆心以第一预设距离为半径的选择范围内，选择第一预设数量的超像素作为待评估超像素；
结合衰减系数和所述待评估超像素的特征向量，计算得到所述待评估超像素的空间显著度；
根据焦点偏差和所述空间显著度，计算得到所述待评估超像素的显著度。


3.根据权利要求2所述的一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，对所述待评估超像素根据所述显著度进行排序，根据第二预设概率将所述待评估超像素分类成第一类超像素和第二类超像素。


4.根据权利要求3所述的一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，根据分类结果选择新的超像素具体包括：一次选择和/或二次选择；
所述一次选择为：
根据第一预设规则从所述第一类超像素或所述第二类超像素中选取新的超像素；
所述二次选择为：
根据第二预设规则判断利用一个超像素或多个超像素；
如果选择一个超像素，则所述超像素作为中心超像素，以所述中心超像素为圆心，以第二预设距离为半径，选取新的超像素；
如果选择多个超像素，则在多个所述超像素的中心连线范围内选取一个超像素作为中心超像素，以所述中心超像素为圆心，以第三预设距离为半径，选取新的超...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨剑，沈阳，史玉回，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：广东;44