[发明专利]视觉显著性区域检测方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种视觉显著性区域检测方法及装置。其中，方法包括首先利用随机搜索方法从待处理图像中为每个像素点选取多个候选图像区域块，然后从各候选图像区域块中选取与像素点相似度最高的目标图像区域块；根据各目标图像块与像素点之间的相似度，计算各像素点的视觉显著性值；基于待处理图像的各像素点的视觉显著性值，生成待处理图像各层次的视觉显著图；最后根据相邻两层视觉显著图的视觉显著性值计算各层视觉显著图的权重值，按照权重值将各层视觉显著图进行融合。本申请提高了像素点视觉显著性值的计算效率，从而有效地提升了待处理图像的视觉显著性区域的检测效率，还可提升待处理图像中的视觉显著性区域的检测准确度和精度。

技术领域

本发明实施例涉及机器视觉技术领域，特别是涉及一种视觉显著性区域检测方法及装置。

背景技术

随着机器视觉技术的快速发展，基于图像处理的视觉显著性区域检测作为该技术实现过程中的关键一环，得到迫切的发展。

视觉注意机制为人类及高智商动物拥有的重要感官特征，此机制能够从海量视觉信息中迅速找到具有视觉显著性并感兴趣的目标对象，并且可以迅速“无视”其他不感兴趣的目标对象，同时降低信息处理过程中的计算量。因此将视觉注意机制引入图像分割过程中能够明显提高图像处理过程的工作效率。在图像分割和图像解析处理过程中，通常会针对待处理图像上的某些特定区域保持兴趣，这些区域部分被称为感兴趣区域或目标区域。一般情况下，目标就是图像中具有特殊性质的感兴趣区域。为了提取目标就需要从图像上执行分割操作，经过分割之后才能进行进一步分析和相关处理工作。图像分割过程就是将图像区分成若干具有特定均匀一致性的独立区域，从而达到将感兴趣区域从图像复杂背景中提取出来的图像处理方法。

如何从待处理图像中检测到感兴趣区域，就涉及到图像及视频的目标检测方法，该方法通过改变图像序列或视频分辨率，从而使得图像序列和视频均能完美显示，并且尽量保存图像与视频里的关键内容。而在这些基于图像内容的图像及视频目标检测过程中，如何进行快速检测视觉显著性区域是需要解决的问题。

现有技术中的视觉显著性区域检测算法关注寻找人类视觉最先注意到的固定图像像素点或目标对象，能够针对理解人类视觉关注像素点和相关应用，比如自动聚焦应用。根据该区域块表达像素点所处位置的上下文内容，提出图像像素点的视觉显著性是由该像素点中心的相关区域进行表达。举例来说，如果中心像素点的相关图像区域块和原始图像中其他图像区域块的差异均很大，那么像素点则可看作视觉显著性高的像素点。

相关技术中的视觉显著性的区域检测方法都是采用每次计算单独像素点的系统视觉显著性值的传统方法。像素点数量规模会导致计算复杂度增加，甚至还要构建高维向量的查找树结构才能执行，这种方法的时间复杂度和空间复杂度都很高，适用于原始图像中体积较小目标。

发明内容

本公开实施例提供了一种视觉显著性区域检测方法及装置，可快速、精准地检测出待处理图像中的视觉显著性区域。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种视觉显著性区域检测方法，包括：

利用随机搜索方法从待处理图像中为当前像素点选取多个候选图像区域块，从各候选图像区域块中选取满足相似度条件的目标图像区域块；

根据各目标图像块与所述当前像素点之间的相似度，计算所述当前像素点的视觉显著性值；

基于所述待处理图像的各像素点的视觉显著性值，生成所述待处理图像各层次的视觉显著图；

根据相邻两层视觉显著图的视觉显著性值，计算各层视觉显著图的权重值，以用于按照各层视觉显著图的权重值将各层视觉显著图进行融合。

可选的，所述根据相邻两层视觉显著图的视觉显著性值，计算各层视觉显著图的权重值之后，还包括：