[发明专利]图像的显著性区域提取方法、装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种图像的显著性区域提取方法，包括：

基于预先训练的显著性区域提取模型提取目标图像的N个不同层级的特征图f_i，其中，i为不大于N的正整数，特征图f₁至特征图f_N的层级依次升高；

在所述N个不同层级的特征图f_i中确定出M个特征图f_i，针对所述M个特征图f_i中的每个特征图f_i，将所述特征图f_i与其高频信息进行融合，生成所述特征图f_i对应的高频增强特征图h_j，其中，j为不大于M的正整数；

基于各所述所述高频增强特征图h_j对高频增强特征图h₁的边界信息进行加强，基于边界信息加强后的所述高频增强特征图h₁生成所述目标图像的显著性区域初始识别结果；

基于所述特征图f_N和所述显著性区域初始识别结果生成第一融合特征图；

将所述第一融合特征图、所述显著性区域初始识别结果和至少一个所述特征图f_i进行合并，得到第二融合特征图；

基于所述第二融合特征图生成所述目标图像的显著性区域目标识别结果，基于所述显著性区域目标识别结果提取目标显著性区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对所述M个特征图f_i中的每个特征图f_i，将所述特征图f_i与其高频信息进行融合，生成所述特征图f_i对应的高频增强特征图h_i，包括：

针对所述M个特征图f_i中的每个特征图f_i，获取所述特征图f_i进行池化后的特征平均值；

计算所述特征图f_i与所述特征平均值的差值，将所述差值作为所述特征图f_i的高频信息；

计算所述特征图f_i与所述高频信息的和值，将所述和值作为所述特征图f_i对应的高频增强特征图h_j。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述显著性区域提取模型包括(M-1)个边界增强单元k_j，边界增强单元k_j与高频增强特征图h_j+1对应，用于加强高频增强特征图h₁的边界信息；

所述基于各所述所述高频增强特征图h_j对高频增强特征图h₁的边界信息进行加强，基于边界信息加强后的所述高频增强特征图h₁生成所述目标图像的显著性区域初始识别结果，包括：

当j＝1时，将高频增强特征图h₁和高频增强特征图h₂输入到边界增强单元k₁，基于边界增强单元k₁输出第1次边界加强的高频增强特征图h₁；

当1jM时，将高频增强特征图h_j+1和第(j-1)次边界加强的高频增强特征图h1输入到边界增强单元k_j，基于边界增强单元k_j输出第j次边界加强的高频增强特征图h1；

基于第(M-1)次边界加强的高频增强特征图h₁生成所述目标图像的显著性区域初始识别结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述特征图f_N和所述显著性区域初始识别结果生成第一融合特征图，包括：

从所述特征图f_N中提取出多尺度信息；

将所述显著性区域初始识别结果的尺寸和通道数，调整为与所述特征图f_N的尺寸和通道数一致；

将所述多尺度信息和调整后的所述显著性区域初始识别结果进行拼接，得到第一融合特征图。