[发明专利]基于深度信息的图像显著性度量方法在审
| 申请号： | 201910484632.2 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110322496A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 徐湘忆;吴天逸;苏磊;胡正勇;田昊洋;季怡萍;廖巍;崔律 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;上海驹电电气科技有限公司;华东电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06T7/13 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 张宁展 |
| 地址： | 200122 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度信息的图像显著性度量方法，在GBVS显著数值度量的基础上，引入图像像素点的深度信息，进而构建更均衡更全面的图像显著性度量。本发明所公开的度量方法，充分考虑聚焦良好的像素点较为清晰和显著、聚焦不良的像素点较为模糊的情况，图像上一些亮度或者对比度较高但离焦严重的像素点，其显著性度量也将较小。本发明技术解决方案简单，鲁棒性高，实用性强，能够较好地表征图像像素点的显著和清晰程度，应用范围较广。 | ||
| 搜索关键词： | 度量 显著性 深度信息 像素点 图像 图像像素点 聚焦 鲁棒性 清晰 构建 离焦 地表 均衡 模糊 引入 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度信息的图像显著性度量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，利用GBVS计算图像各个像素点(i,j)的GBVS显著数值sm(i,j)；步骤S2，利用基于高斯梯度的模糊估计法计算图像各个像素点(i,j)的深度估计数值d(i,j)；步骤S3，计算图像的显著性度量sdm(i,j)，公式如下：sdm(i,j)＝sm(i,j)·d(i,j)‑2。
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