一种基于对称特性的图像显著区域检测方法技术

本发明专利技术属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于对称特性的图像显著区域检测方法。针对现有的Itti模型检测显著区域存在的问题，本发明专利技术的方法首先对目标图像进行处理，得到不同尺度的图像，再分别提取不同尺度的图像的频域对称特征和时域对称特征，合并得到时频特征图像，进而得到最终显著图。本发明专利技术将图像的时域特征和频域特征结合了起来，共同完成图像显著区域的检测，本发明专利技术的检测方法利用了对称特征在人眼注视过程中所起的作用，可以比较完整的检测显著目标，检测到的图像显著区域更符合人眼注视的结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉
，特别涉及一种图像显著区域的检测方法。
技术介绍
人类视觉系统能够快速有效地处理来自外界的大量视觉信息。基于这样的一个特点，目前越来越多的研究者开始寄希望于模拟视觉选择性注意机制去完成各种图像处理任务，例如图像识别，目标跟踪以及场景分析等。到目前为止，已有很多基于视觉选择性注意机制提取显著区域的模型，其中，最典型的模型是1998年Itti和Koch等人提出的一种自底向上的选择性注意模型——Itti模型，具体可参见文献:L. Itti, C. Koch. Ε. Niebur. A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on,1998,20 (11) 1254-1259. 这种方法充分利用了滤波器的思想并且模拟了视觉生理机制中的感受野的中央外周机制机返回抑制机制，形成了一个拟生理结构的计算模型。从整体来说，它基本完成了对初期视觉注意机制本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于对称特性的图像显著区域检测方法，其特征在于，包括如下步骤：Ｓ１．对目标图像建立多尺度图像：Ｓ２．提取步骤Ｓ１中得到的不同尺度图像的时域对称特征，得到不同尺度下的时域对称图，然后将不同尺度下的时域对称图合并得到时域特征图像；Ｓ３．提取步骤Ｓ１中得到的不同尺度图像的频域对称特征，得到不同尺度下的频域对称图，然后将不同尺度下的频域对称图合并得到频域特征图像；Ｓ４．利用多特征图合并策略合并步骤Ｓ２、Ｓ３得到的时域特征图像和频域特征图像，得到时频特征图像，然后对时频特征图像进行阈值处理，得到最终显著图。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李永杰，陈丽霞，李朝义，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：90