CN107481248A - 一种图像显著区域的提取方法 - Google Patents

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冯丽园
邵其林
张文新
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Abstract

本发明公开了一种图像显著区域的提取方法，其特征是，包括如下步骤：1）图像预处理；2）距离计算；3）显著值计算；4）显著值加权优化；5）显著区域的分割，完成输入图像的显著区域提取。这种方法能克服图像显著区域检测不准确导致显著区域分割提取精度和速度不佳的问题，针对自然场景的图像，这种方法能够准确地提取显著区域，得到的结果接近人工标注的真值图，符合人眼注意机制。

Description

一种图像显著区域的提取方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术，具体是一种图像显著区域的提取方法。
背景技术
在图像处理中，基于人类视觉注意机制，人们往往只会对图像中局部特征明显的区域感兴趣，这些区域通常称为显著区域，代表了图像中最重要的特征，为此，需要将显著区域从图像中分离出来，以期达到提高现有图像分析系统的工作效率之目的。图像分割就是将图像区分成若干具有特定均匀一致性的独立区域，从而将感兴趣区域从图像的复杂场景中抽取出来的图像处理技术，广泛应用于如图像识别、图像分类等领域。
要对图像进行分割，首先对图像进行显著性检测。显著性检测是图像分割方法中重要的预处理过程，主要用于计算各个像素点的视觉显著性值，用和原始输入图像尺寸相同的灰度图像表示的图像称为显著性图。其中，每个像素点的视觉显著性值代表原始图像中相关位置的显著性值，显著值越大表明该像素点在原始输入图像上越突出其显著性，越容易取得视觉观察者的注意。输入图像的区域显著性值依赖自身特征与周围环境的区别，如果图像中某个区域是“显著”区域，那么该“显著”区域则具有一种或多种特征和周围有所区别。
将显著性检测运用到图像分割方法上，实际是对图像进行特征保留的同时减少了图像的冗余信息，如果能够能够准确分割提取出显著区域，就能有效且快速地处理图像信息，从而大大提高后续处理比如目标识别、图像分类等技术的效果及效率。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种图像显著区域的提取方法。这种方法能克服图像显著区域检测不准确导致显著区域分割提取精度和速度不佳的问题，针对自然场景的图像，这种方法能够准确地提取显著区域，得到的结果接近人工标注的真值图，符合人眼注意机制。
实现本发明目的的技术方案是：
一种图像显著区域的提取方法，包括如下步骤：
1)图像预处理：将输入的图像分割为300个超像素块，提取每个超像素块的Lab颜色特征；
2)距离计算：计算任意超像素块pi与其它超像素块的颜色及空间距离；
3)显著值计算：根据步骤2)得到的颜色和空间距离计算各个超像素块的显著性值，从而得到输入的图像的基本显著图；
4)显著值加权优化：根据超像素块之间的相似性度量因子对步骤3)得到的显著值进行加权优化，得到输入图像的最终显著图；
5)显著区域的分割：采用大津算法对输入图像的最终显著图进行自适应阈值分割，完成输入图像的显著区域提取。
步骤1)中所述预处理包括：
(1)将输入图像分割为300个超像素块时，用输入图像的像素点的平均颜色特征和平均坐标来描述每一个超像素块；
(2)提取每个超像素块的LAB颜色特征。
步骤2)中所述距离计算为：
超像素块内所有像素点的空间位置均值、LAB颜色特征均值得到超像素块pi的空间位置表示为di，颜色特征表示为ci，超像素块pi与超像素块pj之间的颜色距离、空间距离分别定义为：
dc(pi,pj)＝||ci,cj||，ds(pi,pj)＝||di,dj||，
式中，||ci,cj||为两个超像素块颜色特征的欧氏距离，||di,dj||为两个超像素块空间的欧氏距离。
步骤3)中所述计算显著值为：
根据超像素块pi的颜色和空间距离计算超像素块pi的显著值：
其中，c是控制空间权重的常量，取值为10。
步骤4)中所述加权优化包括：
(1)显著区域通常具有高对比度，属于显著区域的超像素块通常有相似的颜色特征，且任何一对超像素块之间的影响力与它们在色彩空间中的相似度紧密联系，根据超像素块之间的相似性度量以超像素块pi为中心的颜色距离权值定义为：
式中，δ是控制相似性力度的参数，δ2＝0.1，dc(i)需要归一化；
(2)根据颜色距离权值对显著值进行加权优化：
s＝((1-mi)*dc(i))*si(i)，式中，s是加权优化后的显著值，mi是dc(i)的平均值。
这种方法能克服图像显著区域检测不准确导致显著区域分割提取精度和速度不佳的问题，针对自然场景的图像，这种方法能够准确地提取显著区域，得到的结果接近人工标注的真值图，符合人眼注意机制。
附图说明
图1为实施例方法的流程示意图；
图2为实施例输入图像的示意图。
图3为实施例中图像预处理后的超像素展示图；
图4为实施例中的基本显著图；
图5为实施例中的显著图；
图6为实施例中提取的显著区域。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明内容作进一步的阐述，但不是对本发明的限定。
参照图1，一种图像显著区域的提取方法，包括如下步骤：
1)图像预处理：将输入的图像如图2所示，分割为300个超像素块，提取每个超像素块的Lab颜色特征，对输入图像进行分割得到的超像素图如图3所示；
2)距离计算：计算任意超像素块pi与其它超像素块的颜色及空间距离；
3)显著值计算：根据步骤2)得到的颜色和空间距离计算各个超像素块的显著值，从而得到输入的图像的基本显著图，如图4所示；
4)显著值加权优化：根据超像素块之间的相似性度量因子对步骤3)中得到的显著值进行加权优化，得到输入图像的最终显著图，如图5所示；
5)显著区域的分割：采用大津算法对输入图像的显著图进行自适应阈值分割，完成输入图像的显著区域提取，如图6所示。
步骤1)中所述预处理包括：
(1)将输入图像分割为300个超像素块时，用输入图像的像素点的平均颜色特征和平均坐标来描述每一个超像素块；
(2)提取每个超像素块的LAB颜色特征。
步骤2)中所述距离计算为：
超像素块内所有像素点的空间位置均值、LAB颜色特征均值得到超像素块pi的空间位置表示为di，颜色特征表示为ci，超像素块pi与超像素块pj之间的颜色距离、空间距离分别定义为：
dc(pi,pj)＝||ci,cj||，ds(pi,pj)＝||di,dj||，
式中，||ci,cj||为两个超像素块颜色特征的欧氏距离，||di,dj||为两个超像素块空间的欧氏距离。
步骤3)中所述计算显著值为：
根据超像素块pi的颜色和空间距离计算超像素块pi显著性值：
其中，c是控制空间权重的常量，取值为10。
步骤4)中所述加权优化包括：
(1)显著区域通常具有高对比度，属于显著区域的超像素块通常有相似的颜色特征，且任何一对超像素块之间的影响力与它们在色彩空间中的相似度紧密联系，根据超像素块之间的相似性度量以超像素块pi为中心的颜色距离权值定义为：
式中，δ是控制相似性力度的参数，δ2＝0.1，dc(i)需要归一化；
(2)根据颜色距离权值对显著值进行加权优化：
s＝((1-mi)*dc(i))*si(i)，式中，s是加权优化后的显著值，mi是dc(i)的平均值。

Claims (5)

1.一种图像显著区域的提取方法，其特征是，包括如下步骤：
1)图像预处理：将输入的图像分割为300个超像素块，提取每个超像素块的Lab颜色特征；
2)距离计算：计算任意超像素块pi与其它超像素块的颜色及空间距离；
3)显著值计算：根据步骤2)得到的颜色和空间距离计算各个超像素块的显著性值，从而得到输入的图像的基本显著图；
4)显著值加权优化：根据超像素块之间的相似性度量因子对步骤3)得到的显著值进行加权优化，得到输入图像的最终显著图；
5)显著区域的分割：采用大津算法对输入图像的最终显著图进行自适应阈值分割，完成输入图像的显著区域提取。
2.根据权利要求1所述的图像显著区域的提取方法，其特征是，步骤1)中所述预处理包括：
(1)将输入图像分割为300个超像素块时，用输入图像的像素点的平均颜色特征和平均坐标来描述每一个超像素块；
(2)提取每个超像素块的LAB颜色特征。
3.根据权利要求1所述的图像显著区域的提取方法，其特征是，步骤2)中所述距离计算为：
超像素块内所有像素点的空间位置均值、LAB颜色特征均值得到超像素块pi的空间位置表示为di，颜色特征表示为ci，超像素块pi与超像素块pj之间的颜色距离、空间距离分别定义为：
dc(pi,pj)＝||ci,cj||，ds(pi,pj)＝||di,dj||，
式中，||ci,cj||为两个超像素块颜色特征的欧氏距离，||di,dj||为两个超像素块空间的欧氏距离。
4.根据权利要求1所述的图像显著区域的提取方法，其特征是，步骤3)中所述计算显著值为：
根据超像素块pi的颜色和空间距离计算超像素块pi显著性值：
<mrow> <msub> <mi>s</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>d</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mi>exp</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>c</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中，c是控制空间权重的常量，取值为10。
5.根据权利要求1所述的图像显著区域的提取方法，其特征是，步骤4)中所述加权优化包括：
(1)根据超像素块之间的相似性度量以超像素块pi为中心的颜色距离权值定义为：
<mrow> <msub> <mi>d</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>exp</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>d</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msup> <mi>&amp;delta;</mi> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
式中，δ是控制相似性力度的参数，δ2＝0.1，dc(i)需要归一化；
(2)根据颜色距离权值对显著值进行加权优化：
s＝((1-mi)*dc(i))*si(i)，式中，s是加权优化后的显著值，mi是dc(i)的平均值。
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CN112102929A (zh) * 2020-09-11 2020-12-18 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 医学图像标注方法、装置、存储介质及电子设备

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