CN108629806B - 一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统 - Google Patents

一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，包括：S1，获取与原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0‑255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图的每个像素点，获取在显著性分析图中的每个像素点的显著性分析图像像素值；S2，将原始图像映射到0‑255的范围内得到拉伸图像；S3，获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值=显著性分析图像像素值‑拉伸图像像素值；S4，根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像。本发明运算复杂度低，不易遗漏，适应性强，并且与背景复杂与否无关。

Description

一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统。
背景技术
视觉显著性是一个来自于神经科学和生理学的概念，它使吸引人的注意力的区域从人的视场中凸显出来。
近年来，基于图像显著性分析，对图像中的目标物体进行检测，成为了图像目标搜索中的一大研究热点。现有技术中存在许多种不同的基于颜色信息、轮廓信息对显著性物体进行检测的方法。这些方法多基于先验知识或机器学习手段来进行预先判别，但是这些方法计算成本比较大且容易因为先验知识或预先训练分类器的泛化能力有限而导致一些显著性目标没有被检测出来，或造成一定程度的虚警。
与此同时，现有技术至少存在以下问题：1.现有显著性物体检测技术难以检测一幅图像中的多个显著性物体，出现遗漏情况；2.当一幅图像中的背景过于复杂时，无法准确检测出显著性物体或者只能检测出物体的一些部分。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法及系统。本发明提供的检测方法及系统基于图像对比度，运算复杂度低，不易遗漏，适应性强，并且与背景复杂与否无关。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，包括如下步骤：
S1，获取与原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图像的每个像素点，获取在显著性分析图像中的每个像素点的显著性分析图像像素值；
S2，将原始图像映射到0-255的范围内得到拉伸图像；
S3，获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值＝显著性分析图像像素值-拉伸图像像素值；
S4，根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像。
上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其中，所述步骤S1包括如下步骤：
S11，遍历原始图像，获取原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；
S12，计算每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；
S13，利用步骤S12中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；
S14，根据各个像素点的显著性特征值获取与原始图像对应的显著性图像；
S15，遍历显著性图像，获取显著性特征值的最大值和最小值；
S16，计算距离之和的变化幅度，即使用显著性特征值的最大值减去显著性特征值的最小值，将原始图像映射到0-255的范围内；
S17，将显著性图像映射到0-255的范围内得到显著性分析图像。
上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其中，所述步骤S12中的距离包括欧式距离。
一种基于图像对比度的图像显著性物体检测系统，其中，包括：
显著性分析图像像素值获取装置：用以获取与原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图像的每个像素点，获取在显著性分析图像中的每个像素点的显著性分析图像像素值；
拉伸图像像素值获取装置，用以将原始图像映射到0-255的范围内得到拉伸图像；
目标图像像素值获取装置，用以获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值＝显著性分析图像像素值-拉伸图像像素值；
二值图像获取装置，用以根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像。
上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测系统，其中，所述显著性分析图像像素值获取装置包括：
原始图像遍历模块：用以遍历原始图像，获取原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；
像素点对比度计算模块：用以计算每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；
指数运算模块：用以利用像素点对比度计算模块中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；
显著性图像获取模块：用以根据各个像素点的显著性特征值获取与原始图像对应的显著性图像；
显著性图像遍历模块：用以遍历显著性图像，获取显著性特征值的最大值和最小值；
变化幅度计算模块：用以计算距离之和的变化幅度，即使用显著性特征值的最大值减去显著性特征值的最小值，将原始图像映射到0-255的范围内；
显著性分析图像获取模块：用以将显著性图像映射到0-255的范围内得到显著性分析图像。
上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其中，所述像素点对比度计算模块中的距离包括欧式距离。
从信息理论角度看：信息包括冗余部分和变化部分。人们的视觉对变化部分更敏感。视觉系统的一个基本原则就是抑制对频繁出现的特征的响应，同时对非常规的特征保持敏感。在图像中，物体之间会出现局部区域的信号波动，在图谱分析中可以看到凸起或凹回，我们称之为对比度发生明显变化。故此，发明提出一种基于图像对比度变化的显著性物体检测方法与系统。
本发明利用目标物体在图像中通常都是对比度比较强烈或目标物体中的一部分具有对比度强于周围环境的特点，以对比度为线索对图像中对比度强烈的部分进行分离，从而将包含目标物体的区域从原始图像中分离出来。
本发明在图像中检测对比度强的目标物体时，具有运算复杂度低，不易遗漏，适应性强等优势，且与背景复杂与否无关。本发明利用欧式距离求和然后求取一定程度的指数运算，使图像的对比度在一定程度上进行了归一化，之后得到的显著性图像对低对比度场景具有较好的适应性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示，一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，包括如下步骤：
S1，获取与原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图像的每个像素点，获取在显著性分析图像中的每个像素点的显著性分析图像像素值；
S11，遍历原始图像，获取原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；
S12，计算每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；优选的，所述距离选取欧式距离；
S13，利用步骤S12中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；指数值的选取与需检测的目标物体在图像中的对比度强烈有关，针对具体问题具体设计。
S14，根据各个像素点的显著性特征值获取与原始图像对应的显著性图像；
S15，遍历显著性图像，获取显著性特征值的最大值和最小值；
S16，计算距离之和的变化幅度，即使用显著性特征值的最大值减去显著性特征值的最小值，将原始图像映射到0-255的范围内；
S17，将显著性图像映射到0-255的范围内得到显著性分析图像。
S2，将原始图像映射到0-255的范围内得到拉伸图像；
S3，获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值＝显著性分析图像像素值-拉伸图像像素值；
S4，根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像。
因为利用相同的值域空间建立拉伸图像与显著性图像之间的映射关系，而显著性分析图像中将对比度强烈的区域进行了增强处理，而拉伸图像是近似均衡的，所以两者的像素值做差，可以将相对没有被增强的那部分信息剔除掉，从而保留相对增强的对比度强烈的区域。
一种基于图像对比度的图像显著性物体检测系统，其中，包括：
显著性分析图像像素值获取装置：用以获取与原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图像的每个像素点，获取在显著性分析图像中的每个像素点的显著性分析图像像素值；
拉伸图像像素值获取装置，用以将原始图像映射到0-255的范围内得到拉伸图像；
目标图像像素值获取装置，用以获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值＝显著性分析图像像素值-拉伸图像像素值；
二值图像获取装置，用以根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像。
上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测系统，其中，所述显著性分析图像像素值获取装置包括：
原始图像遍历模块：用以遍历原始图像，获取原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；
像素点对比度计算模块：用以计算每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；
指数运算模块：用以利用像素点对比度计算模块中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；
显著性图像获取模块：用以根据各个像素点的显著性特征值获取与原始图像对应的显著性图像；
显著性图像遍历模块：用以遍历显著性图像，获取显著性特征值的最大值和最小值；
变化幅度计算模块：用以计算距离之和的变化幅度，即使用显著性特征值的最大值减去显著性特征值的最小值，将原始图像映射到0-255的范围内；
显著性分析图像获取模块：用以将显著性图像映射到0-255的范围内得到显著性分析图像。
上述的一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其中，所述像素点对比度计算模块中的距离包括欧式距离。
本发明使用像素之间距离之和，与原始图像同时归一化到同一范围内，利用显著性分析图像与拉伸图像之间做差，得到含有目标的前景信息的方法。
本发明将原始图像映射到0-255区间中得到拉伸图像；同时计算原始图像各个像素值之间的距离之和，优选使用欧式距离，但不限于欧式距离，做为衡量该像素点的显著性衡量标准，从而得到显著性图像；进一步将各个像素之间的距离之和也映射到0-255区间中，利用相同的值域空间建立拉伸图像与显著性图像之间的映射关系的方法。
本发明利用显著性图像与拉伸图像都是对原始图像在一定程度的对比度拉伸的特性，通过将距离和进行一定程度的指数运算，在一定程度增强局部对比度后，对拉伸图像做差，从而减去对比度低的背景信息的方法。
另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
当然，对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，基于原始图像中像素的对比度获取与所述原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图像的每个像素点，获取在显著性分析图像中的每个像素点的显著性分析图像像素值；
S2，将原始图像映射到0-255的范围内得到拉伸图像；
S3，获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值＝显著性分析图像像素值-拉伸图像像素值；
S4，根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像；
所述步骤S1包括如下步骤：
S11，遍历原始图像，获取原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；
S12，计算每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；
S13，利用步骤S12中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；
S14，根据各个像素点的显著性特征值获取与原始图像对应的显著性图像；
S15，遍历显著性图像，获取显著性特征值的最大值和最小值；
S16，计算距离之和的变化幅度，即使用显著性特征值的最大值减去显著性特征值的最小值，将原始图像映射到0-255的范围内；
S17，将显著性图像映射到0-255的范围内得到显著性分析图像。
2.根据权利要求1所述的基于图像对比度的图像显著性物体检测方法，其特征在于，所述步骤S12中的距离包括欧式距离。
3.一种基于图像对比度的图像显著性物体检测系统，其特征在于，包括：
显著性分析图像像素值获取装置：用以基于原始图像中像素的对比度获取与所述原始图像对应的显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到显著性分析图像；遍历显著性分析图像的每个像素点，获取在显著性分析图像中的每个像素点的显著性分析图像像素值；
拉伸图像像素值获取装置，用以将原始图像映射到0-255的范围内得到拉伸图像；
目标图像像素值获取装置，用以获取每个像素点的目标图像像素值，所述目标图像像素值＝显著性分析图像像素值-拉伸图像像素值；
二值图像获取装置，用以根据各个像素点的目标图像像素值得到目标图像，将目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的二值图像；
所述显著性分析图像像素值获取装置包括：
原始图像遍历模块：用以遍历原始图像，获取原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；
像素点对比度计算模块：用以计算每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；
指数运算模块：用以利用像素点对比度计算模块中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；
显著性图像获取模块：用以根据各个像素点的显著性特征值获取与原始图像对应的显著性图像；
显著性图像遍历模块：用以遍历显著性图像，获取显著性特征值的最大值和最小值；
变化幅度计算模块：用以计算距离之和的变化幅度，即使用显著性特征值的最大值减去显著性特征值的最小值，将原始图像映射到0-255的范围内；
显著性分析图像获取模块：用以将显著性图像映射到0-255的范围内得到显著性分析图像。
4.根据权利要求3所述的基于图像对比度的图像显著性物体检测系统,其特征在于，所述像素点对比度计算模块中的距离包括欧式距离。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101853497A (zh) * 2010-02-25 2010-10-06 杭州海康威视软件有限公司 一种图像增强方法和装置
CN102693426A (zh) * 2012-05-21 2012-09-26 清华大学深圳研究生院 一种图像显著区域检测方法
CN103871053A (zh) * 2014-02-25 2014-06-18 苏州大学 一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法
CN104657458A (zh) * 2015-02-06 2015-05-27 腾讯科技（深圳）有限公司 场景图像中的前景目标的目标信息的展示方法及装置
CN104952083A (zh) * 2015-06-26 2015-09-30 兰州理工大学 一种基于显著性目标背景建模的视频显著性检测算法
RU2573770C2 (ru) * 2014-06-17 2016-01-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Вятский государственный университет" (ВятГУ) Способ сжатия изображений
EP3073443A1 (en) * 2015-03-23 2016-09-28 Université de Mons 3D Saliency map
CN106204551A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 北京奇艺世纪科技有限公司 一种图像显著性检测方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101853497A (zh) * 2010-02-25 2010-10-06 杭州海康威视软件有限公司 一种图像增强方法和装置
CN102693426A (zh) * 2012-05-21 2012-09-26 清华大学深圳研究生院 一种图像显著区域检测方法
CN103871053A (zh) * 2014-02-25 2014-06-18 苏州大学 一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法
RU2573770C2 (ru) * 2014-06-17 2016-01-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Вятский государственный университет" (ВятГУ) Способ сжатия изображений
CN104657458A (zh) * 2015-02-06 2015-05-27 腾讯科技（深圳）有限公司 场景图像中的前景目标的目标信息的展示方法及装置
EP3073443A1 (en) * 2015-03-23 2016-09-28 Université de Mons 3D Saliency map
CN104952083A (zh) * 2015-06-26 2015-09-30 兰州理工大学 一种基于显著性目标背景建模的视频显著性检测算法
CN106204551A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 北京奇艺世纪科技有限公司 一种图像显著性检测方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于图像显著性特征的铸坯表面缺陷检测;吴家伟等;《智能系统学报》;20120228;第7卷(第1期);全文 *

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