[发明专利]一种图像显著性检测方法

摘要

本发明公开了一种图像显著性检测方法，包括以下步骤1)对图像进行分块处理，划分为K个大小为M×N的图像块；其中，K，M和N的值由用户设定；2)计算各图像块的特征值，所述特征值包括亮度特征值、颜色特征值、方向特征值，深度特征值和稀疏特征值；3)将图像块的各特征值量化到同一区间范围，将各特征值融合计算得到各图像块与其余图像块之间的差异值；4)确定加权系数，将各图像块与其余图像块之间的差异值加权求和计算得到各图像块的显著性值。本发明的图像显著性检测方法，通过在传统的特征值基础上引入了深度特征和稀疏特征，较符合人类视觉系统观察图像的特点，从而确保处理得到的显著性图较符合人类视觉系统，显著性图较准确。

主权项

一种图像显著性检测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对图像进行分块处理，划分为K个大小为M×N的图像块；其中，K，M和N的值由用户设定；2)计算各图像块的特征值，所述特征值包括亮度特征值、颜色特征值、方向特征值，深度特征值和稀疏特征值，其中，深度特征值其中，λ1和λ2为常数，由用户根据所述图像中深度值的范围和特征值融合时的量化区间范围进行设定；max(deep(x,y))表示待计算的图像块中的像素的深度值的最大值，(x，y)表示最大的深度值所对应的像素点；稀疏特征值f＝W×I，其中W＝A‑1，A表示稀疏编码单元，根据独立变量分析ICA算法得到的多个稀疏编码单元中前M×N个；I表示待计算的图像块中的M×N个像素点的像素值矩阵；3)将图像块的各特征值量化到同一区间范围，将各特征值融合计算得到各图像块与其余图像块之间的差异值；4)确定加权系数，将各图像块与其余图像块之间的差异值加权求和计算得到各图像块的显著性值。