[发明专利]一种RGB‑D图显著性的检测方法

权利要求书

1.一种RGB-D图显著性的检测方法，其特征在于，包括：

采用显著检测算法对RGB-D图中的Depth深度图进行显著检测，得到深度显著图S_d；

将深度显著图S_d作为特征来加强RGB-D图中的RGB彩色图的流形排序，得到RGB彩色图的显著图S_c；

利用RGB彩色图的显著图S_c指导Depth深度图的流形排序，得到Depth深度图的显著图S_d′；

将RGB彩色图的显著图S_c和Depth深度图的显著图S_d′进行融合，得到RGB-D图的显著图S，以检测RGB-D图的显著性。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的将深度显著图S_d作为特征来加强RGB-D图中的RGB彩色图的流形排序，得到RGB彩色图的显著图S_c，具体包括：

构造RGB彩色图的无向图G_c＝(V_c,E_c)，其中V_c是顶点集，包含RGB彩色图经过分割算法分割后获得的超像素的集合，E_c为关联矩阵加权的边集，表示两顶点i、j之间的边的连接权重；

定义特征向量f_c＝[c,D,n]^T，其中c表示RGB彩色图经过分割后获得的超像素在CIELAB颜色空间内的均值，D表示RGB彩色图分割后获得超像素直接映射到RGB-D图像中的Depth深度图所形成的超像素在深度显著图S_d中的均值，n表示RGB彩色图经过分割后获得的超像素法线均值，其中，的定义为：s_cc，s_cD和s_cn分别是控制权重的参数常量；

利用RGB彩色图的四个拐角区域作为背景种子，对所述RGB彩色图经过分割后获得的超像素节点之间的相关性实施流形排序算法，得到RGB彩色图的显著图S_c。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用RGB彩色图的显著图S_c指导Depth深度图的流形排序，得到Depth深度图的显著图S_d′，具体包括：

构造Depth深度图的无向图G_d＝(V_d,E_d)，其中V_d为RGB彩色图经分割算法分割后获得超像素直接映射到RGB-D图像中的Depth深度图所形成对应的超像素顶点集合，E_d为关联矩阵加权的边集，表示两顶点i、j之间的边的连接权重；

定义特征向量f_d＝[D,n]^T，其中D表示RGB彩色图分割后获得超像素直接映射到RGB-D图像中的Depth深度图所形成的超像素在深度显著图S_d中的均值，n表示RGB彩色图分割后获得的超像素法线均值，其中，的定义为：s_dD和s_dn分别是控制权重的参数常量；

采用自适应阈值分割算法，对所述RGB彩色图的显著图S_c进行二值化处理，得到RGB彩色图的显著区域；

将RGB彩色图的显著区域任意分成t等份，分别采用流形排序算法计算所述RGB彩色图分割后获得超像素映射到Depth深度图中的超像素节点之间的相关性，得到Depth深度图的显著图S_d′，其中t为常数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的将RGB彩色图的显著图S_c和Depth深度图的显著图S_d′进行融合，得到RGB-D图的显著图S，具体包括：

对显著图S_c和显著图S_d′进行融合，融合公式具体为：

S＝aS_c+S_d'，

其中，a为控制参数常量。