CN107766857A - 基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法 - Google Patents
基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法，步骤1、进行输入图像的预处理：将输入图像分割为若干个超像素si(i∈1～K)；步骤2、进行背景种子的标记；步骤3、构建传播所需的图模型；步骤4、完成基于背景种子的显著性标签传播。与现有技术相比，本发明在客观指标包括准确率、召回率、综合评价指标、平均绝对误差等和主观评价上都显著优于目前的方法。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种视觉显著性检测算法。
背景技术
视觉显著性检测，即检测给定场景中最能引起人类视觉注意的区域或目标。利用视觉显著性检测技术，计算机可以模仿人类的观察与思考机制，尽可能不失真地来保留人类所感兴趣的区域，同时对其他区域进行压缩，以达到去除冗余信息、提高传输速率的目的。目前，已有的算法取得了一定的检测效果，但在算法效率和检测精确度等方面仍大有可为之处；此外，针对显著的区域集中分布在图像边缘的问题，现有技术往往不能成功地完成检测任务。
发明内容
基于上述现有技术，本发明提出了一种基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法，在给定的一幅输入图像中模仿人类的选择性注意机制，标记出最能引起人类视觉注意的区域，并根据标记结果生成显著图。
本发明的一种基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法，包括以下流程：
步骤1、进行输入图像的预处理：将输入图像分割为若干个超像素si(i∈1～K)。其中，K为超像素的个数；
步骤2、进行背景种子的标记：
首先，计算所有超像素在图像的全局中与其它超像素的对比度Sc(si)：
其中，Dc(i,j)表示超像素si与sj在CIELAB颜色空间的像素特征平均值之间的欧式距离，Dp(i,j)表示超像素si与sj的像素平均位置坐标之间的欧式距离；δp为坐标位置控制参数；
其次，采用了高斯平滑算子来拉大Sc(si)中背景区域与其他区域之间的显著值的差距：
S(si)＝Sc(si)*G(si) (2)
其中，为超像素si的中心坐标，S(si)为初始估计的显著值，G(si)为高斯平滑算子，(xcenter，ycenter)为高斯平滑算子的中心坐标，Sc(si)为超像素si在图像中与其它超像素的对比度，i，j分别表示第i个超像素si与第j个超像素sj；
接着，设定分割阈值T，将初始估计的显著值S(si)低于阈值T的超像素分割出来并添加到背景种子集合中，其中L即Label，表示超像素被标记为种子；B即 Background，表示超像素被标记背景种子；
步骤3、构建传播所需的图模型：
首先，构建无向图G＝(V(G),E(G))，V(G)为节点集，即超像素在无向图中由节点vi表示，E(G)则表示节点之间的边集，其权重ωi,j即为两个超像素之间的特征相似度：
其中，表示两个数据节点的特征向量之间的欧式距离。
其次，使图像四边上的任何一对边界节点均相连，从而使得整幅图成为一个闭环图；
再次，对超像素进行无监督聚类，使得具有相同类标签的超像素两两相连；选出包含标记种子的类，并强制相应类之间的超像素不能通过边彼此连接；
步骤4、完成基于背景种子的显著性标签传播：
首先，将节点集V(G)划分为标记节点集{v1,v2…,vl}和未标记节点集 {vl+1,vl+2…,vl+u}。其中标记节点的标记值固定为“1”，未标记节点的标记值初始化为“0”；
其次，计算标记值从一个节点传播到另一个节点的传播概率：
其中，l为标记节点的个数，u为标记节点的个数，q表示第q个节点
接着，将节点间的传播概率归纳为矩阵形式，传播概率矩阵表示为：
其中，Puu是未标记节点与未标记节点之间的传播概率，Pul为未标记节点与标记节点之间的传播概率，Plu为标记节点的标记值被传播到未标记节点的传播概率，Pll为标记节点之间的传播概率；
最后，将节点的标记值f划分为f节(fl，fu)，其中fl为标记节点的标记值并始终固定为“1”，fu为未标记节点的标记值并初始化为“0”；经多次迭代式至收敛，得到所有未标记节点的fu：
fu←Puu*fu+Pul*1 (8)
所有超像素的标记值f∈[0,1]，f可表示为超像素属于背景的概率，相应地，1-f则表示为超像素属于显著性区域的概率，即显著图。
与现有技术相比，本发明在客观指标包括准确率、召回率、综合评价指标、平均绝对误差等和主观评价上都显著优于目前的方法。
附图说明
图1为本发明的基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法整体流程示意图；
图2为本发明具体实施例示意图；
图3为本发明与现有算法在P、R、F指标下的比较结果示意图；
图4为本发明与现有算法在MAE指标下的比较结果示意图；
图5为本发明与现有算法在视觉角度上的比较结果示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步的详细描述。
如图1所示，本发明的基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法整体流程包括以下处理：
步骤1、输入图像的预处理：采用了简单线性迭代聚类的算法(Simple LinearIterative Clustering，SLIC)，将输入图像分割为若干个超像素si(i∈1～K)。其中，K为超像素的个数，具体算法流程见表1：
表1、简单线性迭代聚类算法的计算流程
步骤2、进行背景种子的标记：首先，计算所有超像素在图像的全局中与其它超像素的对比度Sc(si)，并认为全局对比度较低的区域成为背景区域的可能性更高：
其中，Dc(i,j)表示超像素si与sj在CIELAB颜色空间的像素特征平均值之间的欧式距离，Dp(i,j)表示超像素si与sj的像素平均位置坐标之间的欧式距离。δp为坐标位置控制参数。
其次，采用了高斯平滑算子来拉大Sc(si)中背景区域与其他区域之间的显著值的差距：
S(si)＝Sc(si)*G(si) (2)
其中，为超像素si的中心坐标，S(si)为初始估计的显著值，G(si)为高斯平滑算子，(xcenter，ycenter)为高斯平滑算子的中心坐标，Sc(si)为超像素si在图像中与其它超像素的对比度，i，j分别表示第i个超像素si与第j个超像素sj。
接着，设定分割阈值T，将初始估计的显著值S(si)低于阈值T的超像素分割出来并添加到背景种子集合中，其中L即Label，表示超像素被标记为种子；B即 Background，表示超像素被标记背景种子；
步骤3、构建传播所需的图模型：首先，构建无向图G＝(V(G),E(G))，V(G)为节点集，即超像素在无向图中由节点vi表示，E(G)则表示节点之间的边集，其权重ωi,j即为两个超像素之间的特征相似度：
其中，表示两个数据节点的特征向量之间的欧式距离。
其次，考虑到图像的对称性，使图像四边上的任何一对边界节点均相连，从而使得整幅图成为一个闭环图；
再次，对超像素进行无监督聚类，考虑到图像内容的上下文相似性，使得具有相同类标签的超像素两两相连；考虑到图像内容的上下文差异性，选出包含背景种子的类，并强制相应类之间的超像素不能通过边彼此连接；
步骤4、完成基于背景种子的显著性标签传播：
首先，将节点集V(G)划分为标记节点集{v1,v2…,vl}和未标记节点集 {vl+1,vl+2…,vl+u}。其中标记节点的标记值固定为“1”，未标记节点的标记值初始化为“0”。
其次，计算标记值从一个节点传播到另一个节点的传播概率：
其中，l为标记节点的个数，u为为标记节点的个数，q表示第q个节点
接着，将节点间的传播概率归纳为矩阵形式，调整矩阵中节点的位置，先输出未标记节点再输出标记节点，传播概率矩阵表示为：
其中Puu是未标记节点与未标记节点之间的传播概率，Pul为未标记节点与标记节点之间的传播概率，Plu为标记节点的标记值被传播到未标记节点的传播概率，Pll为标记节点之间的传播概率。
最后，将节点的标记值f划分为f节(fl，fu)，其中fl为标记节点的标记值并始终固定为“1”，fu为未标记节点的标记值并初始化为“0”；经多次迭代式至收敛，得到所有未标记节点的fu
fu←Puu*fu+Pul*1 (8)
所有超像素的标记值f∈[0,1]，f可表示为超像素属于背景的概率，相应地，1-f则可表示为超像素属于显著性区域的概率，即显著图。
如图2所示的本发明具体实施例：首先获取一定量的待处理图像，再利用计算机编程依次完成技术方案中所给出的每一步计算。
本发明在客观指标上和主观评价上都显著优于目前的方法。评价结果如下：
视觉显著性检测算法的客观评价指标的评价出发点主要是基于算法所得到的显著图与人工标注的Ground-Truth之间的对比，根据对比角度的不同可划分为准确率、召回率、综合评价指标、平均绝对误差等。如图2至图4所示，为评价实验的具体结果示意图。实验中采用的参数为：K＝255，α＝10，β＝0.3。
1、准确率与召回率比较结果，如图3所示：
准确率(Precision，P)与召回率(Recall，R)是查询、检测领域中应用最广泛的两个评价指标，其定义分别为：
其中S表示基于某种分割方式将所得到的显著图进行二值分割后值为“1”的部分，G表示Ground-Truth中值为“1”的部分。
2、综合评价指标(F-measure)比较结果，如图4所示：
F-measure在计算的过程中综合考虑了Precision和Recall两方面：
其中，β为权值，用来综合衡量Precision和Recall。
3、平均绝对误差(MAE)比较结果，如图5所示：
MAE指的是图像中每个像素点的显著值与真值之间的平均绝对差值，很好的反映了算法所得到的显著图与Ground-Truth之间的相似程度：
此外，本专利的算法所得到的结果在视觉角度上也具有明显的优势。
实验结果表明，本专利提出的算法在客观指标上远远超出现有的算法，在视觉效果上，也得到了平滑的显著图，在正确的标记出显著区域的同时，很好地抑制了背景区域。
Claims (1)
1.一种基于图模型构建与标签传播的视觉显著性检测算法，其特征在于，该方法包括以下流程：
步骤1、进行输入图像的预处理：将输入图像分割为若干个超像素si(i∈1～K)，其中，K为超像素的个数；
步骤2、进行背景种子的标记：
首先，计算所有超像素在图像的全局中与其它超像素的对比度Sc(si)：
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其中，Dc(i,j)表示超像素si与sj在CIE LAB颜色空间的像素特征平均值之间的欧式距离，Dp(i,j)表示超像素si与sj的像素平均位置坐标之间的欧式距离；δp为坐标位置控制参数；
其次，采用高斯平滑算子来拉大Sc(si)中背景区域与其他区域之间的显著值的差距：
S(si)＝Sc(si)*G(si) (2)
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其中，为超像素si的中心坐标，S(si)为初始估计的显著值，G(si)为高斯平滑算子，(xcenter，ycenter)为高斯平滑算子的中心坐标，Sc(si)为超像素si在图像中与其它超像素的对比度，i，j分别表示第i个超像素si与第j个超像素sj；
接着，设定分割阈值T，将初始估计的显著值S(si)低于阈值T的超像素分割出来并添加到背景种子集合中，其中L即Label，表示超像素被标记为种子；B即Background，表示超像素被标记背景种子；
步骤3、构建传播所需的图模型：
首先，构建无向图G＝(V(G),E(G))，V(G)为节点集，即超像素在无向图中由节点vi表示，E(G)则表示节点之间的边集，其权重ωi,j即为两个超像素之间的特征相似度：
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其中，表示两个数据节点的特征向量之间的欧式距离。
其次，使图像四边上的任何一对边界节点均相连，从而使得整幅图成为一个闭环图；
再次，对超像素进行无监督聚类，使得具有相同类标签的超像素两两相连；选出包含标记种子的类，并强制相应类之间的超像素不能通过边彼此连接；
步骤4、完成基于背景种子的显著性标签传播：
首先，将节点集V(G)划分为标记节点集{v1,v2…,vl}和未标记节点集{vl+1,vl+2…,vl+u}。其中标记节点的标记值固定为“1”，未标记节点的标记值初始化为“0”；
其次，计算标记值从一个节点传播到另一个节点的传播概率：
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fu←Puu*fu+Pul*1 (8)
所有超像素的标记值f∈[0,1]，f可表示为超像素属于背景的概率，相应地，1-f则表示为超像素属于显著性区域的概率，即显著图。
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