[0048]在實現(xiàn)中，從1500自然場景隨機(jī)選擇的彩色圖像中提取500000個8X8圖像塊（即 用于RGB色彩空間中的每個子信道）。在詞典里，每個基礎(chǔ)功能是一個8X8 = 64維向量，學(xué)習(xí) N=200字典。稀疏編碼系數(shù)用以上所學(xué)習(xí)的LARS算法原理。
[0049] 如圖6所示，此框架是基于三個顯著性操作。第一個，CESC( center-surround contrast，中心-四周對比度），認(rèn)為就其周圍的圖像補(bǔ)丁塊的稀缺性。第二個，CSC(corner-surround contrast，對角-四周對比度），通過考慮中心補(bǔ)丁塊與其周圍補(bǔ)丁塊的相對位置 拓展CESC(center-surround contrast，中心-四周對比度）算法。第三個，GC(Global contrast，全局對比度），利用其在整個圖像的對比度的圖像的補(bǔ)丁計算顯著性。最后，這三 個對比圖進(jìn)行合并。
[0050] 輸入的圖像首先被調(diào)整成29 X 29像素。P={pi，p2. . .，pN}(即從左上到右下無重疊 的)代表一系列的補(bǔ)丁塊。然后用稀疏編碼算法去計算重造的系數(shù)^來代表補(bǔ)丁塊h，即：
[0051]
[0052] 其中λ是一正則化參數(shù)。Dztdhcb. . .，dn]ERmXn是一系列nXm維基礎(chǔ)公式。這樣， Pi.~。
[0053]方法流程：
[0054] 步驟1:每一個補(bǔ)丁塊Pi的顯著性值都包含在每一個像素 X中（即每一個補(bǔ)丁塊等 于8X8的64維像素），其中，*代表獨立的CESC(center_surround contrast，中心-四周對比 度），CSC(corner_surround contrast,對角-四周對比度），GC(Global contrast,全局對比 度)的顯著性的值，S*(x)表征在RGB色彩空間中所有顏色頻道的歸一化與總和，即：
[0055] "…一
[0056] 步驟2:基于多尺度空間的顯著性檢測，對步驟1所得的值取最大，即：
[0057]
[0058] 步驟3 :在進(jìn)行步驟2的操作后，再次對三種情況下（CESC( center-surround contrast，中心-四周對比度），CSC(corner-surround contrast，對角-四周對比度），GC (Global contrast,全局對比度））的對比顯著性值進(jìn)行歸一化與組合，即：
[0059] S(x) = N (Sse(x) )〇 N (Sg(x) )〇 N (Sc(x))
[0060] 其中，公式中的V'是一個數(shù)學(xué)算子，可以代表"+"或" X "或"最大值"或"最小值"
[0061] 步驟4:為了得到一個統(tǒng)一的比較準(zhǔn)則，將S(x)的值范圍規(guī)范到(0，1)中，再一次的 歸一化，即：
[0062]
[0063]其中，X代表像素。
[0064]本發(fā)明步驟3所述對比顯著性值進(jìn)行歸一化與組合的計算方法，包括如下步驟： [0065] 步驟3-1 :CESC(center_surround contrast，中心-四周對比度)檢測方法，其計算 方法包括如下步驟：
[0066] CESC(center-surround contrast，中心-四周對比度）顯著性兄.(/',）的計算中，中 心補(bǔ)丁塊Pi和它周圍的補(bǔ)丁塊的平均權(quán)重各不相同：
[0067]
[0068] 其中，是中心補(bǔ)丁塊?1和它周圍補(bǔ)丁塊w的歐幾里得距離。
[0069] 步驟3-2:CSC(corner-surround contrast，對角-四周對比度)檢測方法，包括如 下步驟：
[0070] 1)如圖 1所不，對于每一個補(bǔ)丁塊Pi，它的CSC(corner-surround contrast，對角-四周對比度)顯著性值的計算是四種類型的模板乘積，即右下&.(€)，左下&(€)，右 上&(€):，左上&(/^
[0071]
[0072] 2)每一個模板特定（即右下&.(〇)卡方距離的計算，從補(bǔ)丁塊Pjj它的周圍區(qū)域 Si的卡方距離：
[0073]
[0074] 3)卡方距離x2()的具體計算，其中H()是一個分級直方圖，B的值為100,直方圖的 統(tǒng)計計算依賴于所有的補(bǔ)丁塊的相關(guān)系數(shù)α，并且Hb()是H()的第b個元素。具體計算公式如 下：
[0075]
[0076] 步驟3_3:GC(Global contrast,全局對比度)檢測方法，包括如下步驟：
[0077] 計算每一個補(bǔ)丁塊P(Pi)的概率代替每個像素的概率，并且用它的逆代表全局顯 著性：
[0078]
[0079] 如圖2所示，是CSC(corner_surround contrast，對角-四周對比度)算法的中心點 距離周圍點卡方距離分布圖。本發(fā)明給定參數(shù)B= 100，N= 200,是基于頻率分布直方圖的基 礎(chǔ)上，直方圖的統(tǒng)計計算依賴于所有的補(bǔ)丁塊的相關(guān)系數(shù)α。
[0080]如圖4與圖5所示，是不同顯著性算法在同一數(shù)據(jù)集和不同參數(shù)分析下的結(jié)果，說 明了在采用同一數(shù)據(jù)集的情況下(8=100兒=81 = 3)，本發(fā)明所述的方法所得的顯著性檢 測結(jié)果明顯優(yōu)于已知方法。并且本發(fā)明僅在RGB色彩空間下，便可以求出圖像的顯著性圖。
【主權(quán)項】
1. 一種基于全局與局部對比度的顯著性檢測方法，其特征在于，所述方法包括如下步 驟： 步驟1:每一個補(bǔ)下塊Pi顯著性值都包含在每一個像素X中，即每一個補(bǔ)下塊等于8 X 8的 64維像素，即： 口'（.、')) 其中，*代表獨立的CESC，CSC，GC的顯著性的值，N()表示歸一化運算，S*(x)表征在RGB 色彩空間中所有顏色頻道的歸一化與總和的顯著性； 步驟2:基于多尺度空間的顯著性檢測，對步驟1所得的值取最大，即： &.(.v} = max,;L| N(5?(a-)) 其中X"(_r)是步驟I所得大小調(diào)整后的第m個尺度的顯著圖； 步驟3:在進(jìn)行步驟2的操作后，再次對CESC，CSC，GCS種情況下的對比顯著性值進(jìn)行歸 一化與組合，即： S(x) =N (Sse(X))O N (Sg(X))O N (Sc(x)) 其中，上述公式中的V'是一個數(shù)學(xué)算子，代表V'，"X"，"最大值"，"最小值"，運里第 一個'V'取max，第二個'V'取'V'； 步驟4:將S(X)的值范圍規(guī)范到(0，1)中，再一次的歸一化，即：其中X表征像素，顯著性值S (X )。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于全局與局部對比度的顯著性檢測方法，其特征在于， 所述方法的步驟3包括如下步驟： 步驟3-1: CESC檢測方法，包括： CESC顯著性&.(/〇的計算中，中屯、補(bǔ)下塊Pi和它周圍的補(bǔ)下塊的平均權(quán)重各不相同：其中，Wu是中屯、補(bǔ)下塊Pi和它周圍補(bǔ)下塊W的距離，運里采用歐幾里得距離，歐式距離 的計算公式為:d= I 1X1，X2. . .Xn M 2,其中，XI. . .Xn是圖像上的點，其它距離公式：1)卡方距 離的計算公式如下：；.2)兩個n維向量(X11,X12. . .Xln)與（X21，X22. . .X2n)的曼哈 頓距離計算公式如下：d= i % --Yw ;3)兩個n維向量(X11,X12. . .Xln)與(X21，X22. . .X2n)的切 k=\ " 比雪夫距離：d=max小,,-?,! 步驟3-2: CSC檢測方法，包括： 對于每一個補(bǔ)下塊Pi,所述CSC顯著性值式W)的計算是四種類型的模板乘積，即右下 馬W)，左下&巧），右上&(。，左上^巧），即： P,) = S]J、P i) X S'H (P I) X S'J、P i) X S]; { P,') 每一個模板特定（即右下&.巧））卡方距離的計算，從補(bǔ)下塊Pi到它的周圍區(qū)域Si的卡 方距離為： 碳(巧貨(:知乃貨公 卡方距離^()的具體計算，其中H()是一個分級直方圖，B的值為100,直方圖的統(tǒng)計計 算依賴于所有的補(bǔ)下塊的相關(guān)系數(shù)〇,并且巧（）是H()的第b個元素，所述計算公式為：步驟3-3: GC檢測方法，包括： 計算每一個補(bǔ)下塊P(Pi)的概率代替每個像素的概率，并且用它的逆代表全局顯著性， 即： 。 J=I J ；'〇3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于全局與局部對比度的顯著性檢測方法，其特征在于， 所述方法步驟2中的m為3。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于全局與局部對比度的顯著性檢測方法，該方法是基于三個顯著性操作。第一個，CESC，認(rèn)為就其周圍的圖像補(bǔ)丁塊的稀缺性。第二個，CSC，通過考慮中心補(bǔ)丁塊與其周圍補(bǔ)丁塊的相對位置拓展CESC算法。第三個，GC，利用其在整個圖像的對比度的圖像的補(bǔ)丁計算顯著性。最后，這三個對比圖進(jìn)行合并。在RGB色彩空間下，檢測結(jié)果比現(xiàn)有方法更簡單并行之有效，其顯著圖更貼合于人眼的視覺感知系統(tǒng)所得到的結(jié)果，顯著性檢測質(zhì)量高，且檢測結(jié)果受圖像的物理條件，光學(xué)條件，色彩差異影響??；本發(fā)明不受樣本限制，更適于實際應(yīng)用。
【IPC分類】G06K9/46
【公開號】CN105512663
【申請?zhí)枴緾N201510869726
【發(fā)明人】周全, 陳影, 胡正杰, 陶澤
【申請人】南京郵電大學(xué)
【公開日】2016年4月20日
【申請日】2015年12月2日