[发明专利]一种图像对象协同发现的方法

权利要求书

1.一种图像对象协同发现的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、定位候选对象靶，基于图像显著性特征，快速发现图像中的存在的显著对象，这一过程是完成粗糙的对象发现，发现图像中的所有可能的显著对象，对于协同发现图像集{Ii}中的每一幅图像Ii得到粗糙的对象窗口Pij，其中Pij为图像Ii提取的第j个窗口，每一个窗口Pij中可能包含一个对象Otarget，以此作为协同发现的候选对象靶；所述候选对象靶是指单一图像中易于发现的可能对象，把它们作为协同发现的靶子，来寻找其他不易于发现的或者相似的对象；

S2、对图像Ii提取关键点和关键部位图像块，通过提取强边缘-Harris角点，以关键点为中心提取大小相同的图像块；

S3、构造颜色、纹理聚类塔，对S2提取的图像块进行聚类，标记聚类中心图像块Cim，表示图像Ii中聚类得到的第m个聚类中心图像块；

S4、对图像集中的每一幅图像Ii，执行上述S1-S3步骤；

S5、构造、训练神经网络，成对的处理图像块，将S4中图像Ii中属于候选对象靶窗口Pij中的聚类中心图像块Cim和图像Ij的所有聚类中心图像块Cjn进行相似度匹配；

S6、通过S5成功匹配的聚类中心图像块，确定各自归属的整个聚类的图像块之间匹配成功，标注成功匹配的所有聚类图像块的中心点，计算中心点的凸包，协同发现对象。

2.根据权利要求1所述的图像对象协同发现的方法，其特征在于，所述图像对象协同发现的概念定义为利用多幅图像中对象的相似性进行更有效地对象发现，包括以下三点：

(1)同时处理多幅图像，进行对象发现操作；

(2)对于单一图像，可以发现图像中可能存在的对象；

(3)不同图像可能存在相同或者相似的对象，可以识别出这些相似的对象；

满足以上3个条件的任务，称之为对象协同发现。

3.根据权利要求1所述的图像对象协同发现的方法，其特征在于，步骤S1中，所述定位候选对象靶具体采用SalCNN+MAP方法来获取显著对象窗口P，并获得窗口内的对象Otarget。

4.根据权利要求1所述的图像对象协同发现的方法，其特征在于，步骤S2中，对图像Ii提取关键点和关键部位图像块，采用下述具体方法：

S2.1、提取图像中的角点作为粗糙的关键点；

S2.2、提取图像中强边缘E，去掉大量细碎的边缘信息，最大限度的提取对象相对较强的轮廓信息,具体采用Pablo Arbelaez提出的gPb方法；

S2.3、筛选关键点，提取强边缘-Harris角点；

S2.4、以关键点为中心，提取图像中的关键图像块，具体操作：以强边缘-Harris角点peh为中心，提取45*45像素的大小相等的图像块，其中patchin表示中心为peh-in的图像块，同理，patchout表示中心为peh-out的图像块，即patchin为显著对象区域提取的图像块，属于候选对象靶，patchout为非显著对象区域提取的图像块。