專利名稱：一種利用稀疏基的協(xié)同顯著性檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種利用稀疏基的協(xié)同顯著性檢測(cè)方法，可以檢測(cè)多幅圖像的共同顯著性目標(biāo)。
背景技術(shù)：
隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，圖像已經(jīng)成為一種信息載體的重要方式。面對(duì)浩瀚的圖像數(shù)據(jù)如何才能快速準(zhǔn)確的處理成為了一個(gè)富有挑戰(zhàn)且亟待解決的課題。在圖像處理和分析中，人們所關(guān)心的只是圖像中的一小部分內(nèi)容，即所謂的顯著區(qū)域，這通常稱為前景或目標(biāo)。近幾年來(lái)，顯著性的研究已經(jīng)廣泛應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺(jué)的各個(gè)領(lǐng)域，如目標(biāo)識(shí)別，圖像的分割，圖像檢索和視頻檢索等。盡管圖像顯著性的研究取得了很多成果，但是仍有許多問(wèn)題沒(méi)有解決。什么是顯著性，如何評(píng)價(jià)顯著性并沒(méi)有一個(gè)很好標(biāo)準(zhǔn)。心理學(xué)家研究表明人類視覺(jué)系統(tǒng)從一個(gè)場(chǎng)景中獲得顯著性特征，只關(guān)注那些感興趣的部分，而不關(guān)注不相關(guān)的其他部分。然而，在眾顯著目標(biāo)中哪一個(gè)是最顯著的？以前的研究中主要是對(duì)一個(gè)單幅圖像找到它的顯著目標(biāo)，可是當(dāng)我們面對(duì)多幅圖像時(shí)，那些在每幅圖像中都存在的相同部分，我們則更加感興趣。

發(fā)明內(nèi)容
要解決的技術(shù)問(wèn)題本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是如何快速有效的檢測(cè)出多幅圖像中的共同顯著性目標(biāo)。本發(fā)明提供了一種基于稀疏基的協(xié)同顯著性檢測(cè)方法。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，包括以下步驟步驟1 將M幅自然圖像調(diào)整為120X160大小，提取調(diào)整后的每一幅圖像中所有互不相交的8X8子圖像塊，得到300XM個(gè)8X8子圖像塊；然后對(duì)每個(gè)圖像塊在紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的灰度值拉伸，得到一組含有300XM個(gè)192維向量的向量組；步驟2 對(duì)步驟1得到的192維向量組利用獨(dú)立變量分析ICA算法得到一組互信息最小的稀疏特征基A，令K = A—1作為一個(gè)濾波器集合，Ici為K的第i行；步驟3 提取測(cè)試圖像Itl, I1, I2, L，In中所有的8X8子圖像塊，對(duì)每個(gè)圖像塊將紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的灰度值拉伸成192維向量組;T⑴=(X1K)5L ,x ,L } ( τ = 0，1，2，L， η)，其中每一列對(duì)應(yīng)一個(gè)子圖像塊；步驟4:使用濾波器集合K，對(duì)輸入圖像的子圖像塊進(jìn)行濾波，計(jì)算每個(gè)子圖像塊濾波響應(yīng)的絕對(duì)值；對(duì)顯著性系數(shù)af >0的子圖像塊相應(yīng)絕對(duì)值相加并規(guī)范化得到圖像 Ιτ的第i個(gè)特征分布
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權(quán)利要求
1. 一種利用稀疏基的協(xié)同顯著性檢測(cè)方法，其特征在步驟如下 步驟1 將M幅自然圖像調(diào)整為120X160大小，提取調(diào)整后的每一幅圖像中所有互不 相交的8X8子圖像塊，得到300XM個(gè)8X8子圖像塊；然后對(duì)每個(gè)圖像塊在紅、綠、藍(lán)三個(gè) 通道的灰度值拉伸，得到一組含有300XM個(gè)192維向量的向量組；步驟2 對(duì)步驟1得到的192維向量組利用獨(dú)立變量分析ICA算法得到一組互信息最 小的稀疏特征基A，令K = A—1作為一個(gè)濾波器集合，Ici為K的第i行；步驟3 提取測(cè)試圖像Itl, I1, I2, L，In中所有的8X8子圖像塊，對(duì)每個(gè)圖像塊將紅、綠、 藍(lán)三個(gè)通道的灰度值拉伸成192維向量組;T⑴,x ,L } ( T = 0，1，2，L，n)， 其中每一列對(duì)應(yīng)一個(gè)子圖像塊；步驟4 使用濾波器集合K，對(duì)輸入圖像的子圖像塊進(jìn)行濾波，計(jì)算每個(gè)子圖像塊濾波 響應(yīng)的絕對(duì)值；對(duì)顯著性系數(shù)>0的子圖像塊相應(yīng)絕對(duì)值相加并規(guī)范化得到圖像It的 第i個(gè)特征分布
全文摘要
本發(fā)明涉及一種利用利用稀疏基檢測(cè)協(xié)同顯著性的方法，其特征在于首先，從自然圖像中使用獨(dú)立變量分析方法，訓(xùn)練出一組稀疏基；然后，對(duì)輸入圖像濾波作用得到輸入圖像的特征分布，根據(jù)圖像之間相互獨(dú)立，定義了多組數(shù)據(jù)變量的K-L散度度量它們之間的相似性，最后，根據(jù)K-L散度性質(zhì)找出散度下降明顯的地方，也即是圖像的相似處。本發(fā)明提出的利用稀疏基檢測(cè)協(xié)同顯著性的方法，采用ICA方法求取自然圖像一組稀疏基，然后運(yùn)用互信息作為圖像相關(guān)性的度量，可以快速檢測(cè)出多幅圖像的共同顯著性目標(biāo)。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102521617SQ20111045671
公開(kāi)日2012年6月27日 申請(qǐng)日期2011年12月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月26日
發(fā)明者張艷邦, 郭雷, 韓軍偉 申請(qǐng)人:西北工業(yè)大學(xué)