[发明专利]基于中心暗通道先验信息的图像显著性物体检测方法

权利要求书

1.一种基于中心暗通道先验信息的图像显著性物体的检测方法，利用颜色、深度、距离信息对图像的显著性区域进行定位检测，得到图像中显著性物体的初步检测结果，再利用中心暗通道先验信息进行优化，得到显著性检测的最终结果；包括如下步骤：

1)输入一张待检测图像I_o，获得该图像的深度图I_d；

2)将图像I_o分成K个区域，并计算得到每一个区域的颜色显著性值；

3)将深度图I_d分成K个区域，计算得到深度图中每一个区域的深度显著性值；

4)计算图像I_d每个子区域k的中心和深度权重DW(d_k)；

5)进行初步显著性检测：利用待检测图像I_o中每一个区域的颜色显著性值、深度图I_d中每一个区域的深度显著性值和区域的中心和深度权重DW(d_k)，通过高斯归一化方法计算得到初步的显著性检测结果S₁；

6)求取图像的中心暗通道先验信息；包括如下过程：

首先求取图像的中心先验信息S_csp；

然后，求取图像的暗通道先验信息S_dcp；

最后通过公式(8)求取图像的中心暗通道先验信息S_cdcp：

S_cdcp＝S_cspS_dcp (8)

7)将步骤5)得到的初步显著性检测结果和步骤6)得到的中心暗通道先验信息利用式(9)进行融合，得到最后的显著性检测结果：

其中，S即为最后的显著性检测结果。

2.如权利要求1所述图像显著性物体的检测方法，其特征是，步骤1)具体利用Kinect设备得到的该图像的深度图I_d。

3.如权利要求1所述图像显著性物体的检测方法，其特征是，步骤2)具体通过K-means算法将图像分成K个区域，并通过式(1)计算得到每一个子区域的颜色显著性值S_c(r_k)：

其中，r_k和r_i分别代表区域k和i，D_c(r_k,r_i)表示区域k和区域i在L*a*b颜色空间上的欧氏距离，P_i代表区域i所占图像区域的比例，W_d(r_k)定义如式(2)：

其中，D_o(r_k,r_i)表示区域k和区域i的坐标位置距离，σ是一个参数控制着W_d(r_k)的范围。

4.如权利要求3所述图像显著性物体的检测方法，其特征是，步骤3)采用与步骤2)相同的方法将深度图I_d分成多个区域，通过式(3)计算深度图的深度显著性值S_d(r_k)：

其中，D_d(r_k,r_i)是区域k和区域i在深度空间的欧氏距离。