[发明专利]基于图像中全局颜色对比度和空域分布的视觉显著性算法有效

专利信息
申请号: 201310092370.8 申请日: 2013-03-21
公开(公告)号: CN103218832A 公开(公告)日: 2013-07-24
发明(设计)人: 刘志;罗书花;查林;沈明华;范星星;邹雪妹 申请(专利权)人: 上海大学
主分类号: G06T7/40 分类号: G06T7/40;G06T7/00
代理公司: 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 代理人: 陆聪明
地址: 200444*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 图像 全局 颜色 对比度 空域 分布 视觉 显著 算法
【权利要求书】:

1.一种基于图像中颜色全局对比度和空域分布的视觉显著性算法,其具体步骤如下: 

(1)、输入原始图像,运用均值漂移算法把原始图像预分割为                                                个区域,,生成个预分割后的区域标记图;

(2)、计算第个区域的颜色显著性值;

(3)、计算像素的颜色显著性值;

(4)、计算第个区域的位置显著性值;

(5)、计算像素的位置显著性值;

(6)、计算像素的颜色和位置的显著性值,再对像素的显著性值进行归一化,计算每个像素归一化的显著性值。

2.根据权利要求1所述的基于图像中颜色全局对比度和空域分布的视觉显著性算法,其特征在于,上述步骤(2)所述的计算第 个区域的颜色显著性值,其具体步骤如下:

(2-1)、将原始图像中的颜色空间的三个颜色分量分别量化成12等分,再将颜色空间的三个颜色分量组合,组合成123种颜色;

(2-2)、统计原始图像的123种颜色在原始图像上出现的频率,组成全局直方图;

(2-3)、将全局直方图按照频率的高低进行降序排列,然后从前到后选择原始图像95%以上的颜色,没有被选择的颜色的频率叠加到已选择的最相近的颜色的频率中,选择后的颜色种数为;

(2-4)、分别计算个区域的直方图,计算出第个区域中种颜色出现的频率,得到个区域的直方图; 

(2-5)、分别利用第个区域直方图与全局直方图比较得出频率的差异,计算第个区域的颜色显著性值,其计算式为:

            (1)

其中,表示第个区域的颜色显著性值,表示第个区域中第种颜色出现的频率,表示颜色种数,表示第种颜色在全局直方图中的纵坐标值,、分别表示颜色空间中的、两种颜色,函数表示欧氏距离的平方, 公式(1)表明与全局颜色差异越大的区域越显著,因此可以用归一化后的表示第个区域的颜色显著性。

3.根据权利要求2所述的基于图像中颜色全局对比度和空域分布的视觉显著性算法,其特征在于,上述步骤(3)所述的计算像素的颜色显著性值,其具体步骤如下:

(3-1)、计算第个区域的直方图进行均值移位后的值,其计算式为:

        (2)

其中,表示第个区域中第种颜色经均值移位后的值,为均值移位的卷积核,卷积核采用等腰三角形的分布形式,表示第个区域中第种颜色出现的频率,符号“*”表示卷积;

(3-2)、计算像素属于第个区域的概率,其计算式为:

      (3)

其中,表示像素属于第个区域的概率,、、分别表示区域中像素在颜色空间的、、分量对应的均值移位后的值;

(3-3)、计算像素的颜色显著性值,其计算式为:

      (4)

其中,为像素的颜色显著性值,为原始图像预分割后的区域个数,为像素属于第个区域的概率,为第个区域的颜色显著性值。    

4.根据权利要求3所述的基于图像中颜色全局对比度和空域分布的视觉显著性算法,其特征在于,上述步骤(4)所述的计算第个区域的位置显著性值,其具体步骤为:

(4-1)、计算第个区域的平均散布值,其计算式为:

             (5)

其中,表示第个区域的平均散布值,表示原始图像的像素个数,表示像素属于第个区域的概率, 表示像素到原始图像中心的欧氏距离;

(4-2)、计算第个区域的位置显著性值,第个区域的位置显著性值为第个区域的平均散布值的倒数,其计算式为:

                    (6)

其中,表示第个区域的位置显著性值。

5.根据权利要求4所述的基于图像中颜色全局对比度和空域分布的视觉显著性算法,其特征在于,上述步骤(5)所述的计算像素的位置显著性值,将步骤(3-2)所述的像素属于第个区域的概率与步骤(4-2)所述的区域的位置显著性值相乘,其相乘的乘积为像素的位置显著性值,其计算式为:

                 (7)

其中,表示像素的位置显著性值,表示像素属于第个区域的概率,表示第个区域的位置显著性值。

6.根据权利要求5所述的基于图像中颜色全局对比度和空域分布的视觉显著性算法,其特征在于,上述步骤(6)所述的计算像素的颜色和位置的显著性值,再对像素的显著性值进行归一化,计算每个像素归一化的显著性值,其具体步骤如下:

(6-1)、将步骤(3-3)得到的像素的颜色显著性与步骤(5-1)得到的像素点位置显著性相乘,其相乘的乘积为每个像素未归一化的显著性值,其计算式为:

                     (8)

其中,表示未归一化的像素的显著性值,为像素的颜色显著性值,表示像素的位置显著性值;

(6-2) 对像素的显著性值进行归一化,得到最终的显著性图,其计算式为:

           (9)

其中,为像素的显著性值,表示未归一化的像素的显著性值,表示求最小值的函数,表示求最大值的函数。

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