一種基於色彩上下文抑制的圖像顯著性提取方法

2023-05-21 07:30:46

一種基於色彩上下文抑制的圖像顯著性提取方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於色彩上下文抑制的圖像顯著性提取方法，首先構建Gabor對立色濾波器，聯合編碼彩色圖像中的空間信息和彩色信息，提取具有對立色特性的色彩表面特徵；估計色彩表面特徵受到色彩表面上下文或色彩邊緣上下文影響而引起的色彩上下文抑制現象；提取具有空間和色彩雙對立的色彩邊緣特徵；定義色彩表面特徵和色彩邊緣特徵對應的色彩顯著性度量方式，將色彩特徵點之間的不相似度和各像素點之間空間距離的乘積作為全局色彩顯著度；將色彩表面顯著性和色彩邊緣顯著性在不同方向通道和不同對立色通道上進行色彩能量整合，獲取彩色圖像的色彩顯著性。本發明方法可以有效提高圖像顯著性提取的準確性。
【專利說明】-種基於色彩上下文抑制的圖像顯著性提取方法

【技術領域】
[0001] 本發明屬於計算機視覺、圖像處理和分析領域，主要涉及一種基於色彩上下文抑 制的圖像顯著性提取方法。

【背景技術】
[0002] 圖像顯著性提取是人類視覺系統的感知能力之一。當觀測一幅圖像時，視覺系統 能夠在十三秒內獲取圖像中感興趣的區域和目標，這一過程即為圖像顯著性提取。隨著科 學技術手段的飛速發展，視覺顯著性研究受到了來自神經科學、計算機視覺等不同領域的 研究人員越來越多的關注。顯著性提取可以大大縮短對圖像分析和理解的時間，能夠應用 於圖像檢索、圖像分割、視覺識別和跟蹤等方面。
[0003] 當前主流的圖像顯著性提取方法可以分為兩類：局部法和全局法。
[0004] 局部法通常利用圖像的多視覺特徵，將不同的視覺特徵作為獨立的通道分別處 理，忽略了視覺特徵之間的交互作用，試圖使顯著性提取方法對所有的視覺特徵都敏感，不 但增加了計算複雜性而且影響顯著性提取的正確度量；此外，局部法主要關注於顯著性目 標的邊緣而非整幅圖像，由於自然場景圖像中存在紋理內的局部不連續性，因此局部法易 將豐富紋理的背景區域誤認為是顯著性區域。
[0005] 全局法是一種"整體表達"的圖像顯著性提取方法。當顯著性區域或邊緣與背景 鄰域相似但仍區別於整幅圖像時，通常採用全局法有效。儘管全局法在整幅圖像範圍內有 效地區分了顯著性目標或區域，然而，它依賴於啟發式的或相對複雜的模型，忽略了圖像中 的局部對比度信息。
[0006] 雖然在計算機視覺領域中，已經出現了大量的圖像顯著性提取方法用來刻畫顯著 性區域和邊界的顯著特徵，然而這些方法仍然存在不足有：
[0007] 1、當前的圖像顯著性提取研究通常是將多種視覺特徵獨立處理並最終整合在一 起，或者利用全局或自頂向下的先驗知識加以輔助，不僅增加了信息之間的冗餘性而且增 大了計算複雜性；
[0008] 2、據知，大多數圖像顯著性提取研究將顏色作為輔助特徵，尚未有研究將顏色信 息作為唯一的關注特徵挖掘其在圖像顯著性提取中的作用；
[0009] 3、彩色世界中顏色信息量快速增長，然而視覺任務對顏色信息的使用往往局限於 簡單的色彩空間轉換，忽略了顏色信息本身所具有的空間屬性，如色彩邊緣，未能考慮空間 與色彩信息之間的交互作用；
[0010] 4、人類在顏色感知中，由於周圍背景顏色的出現會引起對目標顏色外觀感知的變 化，視覺系統抑制周圍背景的色彩信息；然而至今，圖像顯著性提取方法中缺少對這種色彩 上下文抑制現象的研究，忽略了周圍背景顏色對顏色感知的影響；
[0011] 5、當前的圖像顯著性提取方法都不足以解釋大腦視皮層中神經元在處理圖像信 號時分析顯著性的行為規律，導致顯著性提取方法趨於複雜且準確度難以提升。
[0012] 最近在神經科學領域中，大量的神經生理學和認知心理學研究為圖像顯著性提取 提供了充分的證據有：
[0013] 1、大腦視皮層VI區域是自底向上提取顯著性的主要皮層區域。每一個VI神經元 對一個或多個特徵維度響應，如方向、尺度、顏色等。因此，顯著性是由許多不同的特徵對比 度形成的；
[0014] 2、V1區域存在大量的顏色神經元同時對顏色信息和方向信息響應，顯著性經過這 些神經元響應得以增強，而非簡單地對方向神經元響應和顏色神經元響應求和；
[0015] 3、大腦視皮層中主要存在兩類顏色神經元：色彩對立神經元、色彩和方向雙對立 神經元。前者對均勻一致的色彩表面響應，後者對色彩邊緣響應；
[0016] 4、V1神經元僅有正放電率，並且接收來自鄰域經典感受野區域內神經元的抑制響 應，相對於觀測特徵維度，這些神經元對相同或相反的特徵響應，這種抑制作用引起了周圍 背景對顯著性區域或目標的色彩上下文影響，抑制了背景區域中色彩信息的響應，增強了 感興趣區域或目標的顯著性。


【發明內容】

[0017] 本發明旨在解決當前圖像顯著性提取方法不能很好地模擬大腦視覺信息處理在 顯著性分析中的作用，關注顏色信息在圖像顯著性提取中的作用，提出一種基於色彩上下 文抑制的圖像顯著性提取方法。
[0018] 本發明為解決技術問題採用如下技術方案：
[0019] 本發明基於色彩上下文抑制的圖像顯著性提取方法的特點是按如下步驟進行：
[0020] 步驟1、對彩色圖像I (X，y)的空間信息和色彩信息進行聯合編碼，獲得所述彩色 圖像I (X，y)的色彩表面特徵s (X，y, 〇, c):
[0021 ] L1、構建由若干個Gabor濾波器g (X，y, 〇)組成的Gabor濾波器組G，G = {g(x, y, 〇)},其中：x和y分別為所述Gabor濾波器g(x, y, 〇)的橫坐標和縱坐標；〇為所述 Gabor濾波器g(x, y, 〇)的空間方向，空間方向〇是由兩兩正交的相反方向〇+和cT組成；
[0022] 1. 2、對各Gabor濾波器g(x，y，〇)的空間信息和色彩信息進行聯合編碼，獲得各 Gabor對立色濾波器f (X，y, 〇, c),構建由所述各Gabor對立色濾波器f (X，y, 〇, c)組成的 Gabor對立色濾波器組F, F = {f (X，y, 〇, c)},其中：c為所述對立色濾波器f (X，y, 〇, c)的 對立色通道，對立色通道c是由兩兩互補的對立色通道c+和(Γ組成；
[0023] 1. 2. 1、將所述各Gabor濾波器g(x, y, 〇)的負值置0,獲得僅有激活成分的Gabor 濾波器g(x, y, 〇)的激活子單元g+(x, y, 〇)，將所述各Gabor濾波器g(x, y, 〇)的正值置0， 獲得僅有抑制成分的Gabor濾波器g(x，y，o)的抑制子單元g_(x，y，o);
[0024] 1. 2. 2、將所述彩色圖像I (X，y)分解為紅色R、綠色G和藍色B三個顏色通道，並構 成四組對立色通道c，每組對立色通道c由兩兩互補的對立色通道c+和(Γ組成，所述四組 對立色通道c分別是：
[0025] 紅綠對立色通道，即激活紅色抑制綠色通道R+/G-和激活綠色抑制紅色通道G+/ R-;
[0026] 藍黃對立色通道，即激活黃色抑制藍色通道Y+/B-和激活藍色抑制黃色通道B+/ Y-；
[0027] 紅青對立色通道，即激活紅色抑制青色通道R+/C-和激活青色抑制紅色通道C+/ R-；
[0028] 黑白對立色通道，即激活白色抑制黑色通道Wh+/Bl+和激活黑色抑制白色通道 ffh-/Bl-；
[0029] 1. 2. 3、利用式（1)構建Gabor對立色濾波器f (X，y, 〇, c);
[0030]

【權利要求】
1. 一種基於色彩上下文抑制的圖像顯著性提取方法，其特徵是按如下步驟進行： 步驟1、對彩色圖像I(X，y)的空間信息和色彩信息進行聯合編碼，獲得所述彩色圖像I(X，y)的色彩表面特徵s(X，y, 〇,c): 1. 1、構建由若干個Gabor濾波器g(x,y, 〇)組成的Gabor濾波器組G,G= {g(x,y, 〇)}, 其中：x和y分別為所述Gabor濾波器g(x，y，o)的橫坐標和縱坐標；〇為所述Gabor濾波器 g(x,y, 〇)的空間方向，空間方向〇是由兩兩正交的相反方向〇+和cT組成； 1. 2、對各Gabor濾波器g(X，y，〇)的空間信息和色彩信息進行聯合編碼，獲得各Gabor對立色濾波器f(x,y, 〇,c),構建由所述各Gabor對立色濾波器f(x,y, 〇,c)組成的Gabor對 立色濾波器組F,F={f(X，y, 〇,c)},其中：c為所述對立色濾波器f(X，y, 〇,c)的對立色通 道，對立色通道c是由兩兩互補的對立色通道C+和(T組成； 1. 2. 1、將所述各Gabor濾波器g(x,y, 〇)的負值置0,獲得僅有激活成分的Gabor濾波 器g(x,y, 〇)的激活子單元g+(x,y, 〇)，將所述各Gabor濾波器g(x,y, 〇)的正值置0,獲得 僅有抑制成分的Gabor濾波器g(x，y，o)的抑制子單元g_(x，y，o); 1. 2. 2、將所述彩色圖像I(x，y)分解為紅色R、綠色G和藍色B三個顏色通道，並構成四 組對立色通道c，每組對立色通道c由兩兩互補的對立色通道C+和c_組成，所述四組對立 色通道c分別是： 紅綠對立色通道，即激活紅色抑制綠色通道R+/G-和激活綠色抑制紅色通道G+/R-; 藍黃對立色通道，即激活黃色抑制藍色通道Y+/B-和激活藍色抑制黃色通道B+/Y-; 紅青對立色通道，即激活紅色抑制青色通道R+/C-和激活青色抑制紅色通道C+/R-; 黑白對立色通道，即激活白色抑制黑色通道Wh+/Bl+和激活黑色抑制白色通道Wh-/ Bl-； L2. 3、利用式（1)構建Gabor對立色濾波器f(X，y, 〇,c);
式（1)中：Ke{R，G，B}，gK(x，y，o)為顏色通道K對應的Gabor濾波器的激活子單元g+(x,y, 〇)或抑制子單元g_(x,y, 〇),wKG{wK,we,wB}為設定的顏色通道K的權重； 1. 3、利用式（2)計算彩色圖像I(X，y)的色彩表面特徵s(X，y，〇,c);
式⑵中：*為卷積算子； 步驟2、估計所述彩色圖像I(x，y)的色彩上下文抑制現象，所述色彩上下文抑制現象 是指彩色圖像I(x，y)的色彩表面特徵s(x，y，〇,c)受到色彩表面上下文信息或色彩邊緣上 下文信息影響而引起的特徵值變化s#(x，y，〇,c): 2.1、給定某一方向通道〇,利用式（3)估計所述彩色圖像I(x，y)中對立色通道c+ 對應的色彩表面特徵s(x，y，o,C+)受到色彩表面上下文信息影響而引起的特徵值變化 s*(x，y，〇,C+)，將互補對立色通道(T對應的色彩表面特徵s(x，y，〇, (T)作為歸一化因子；
式⑶中：bJ=max(.s'，）為半波矯正算子；k為設定的尺度因子；01為設定的半飽和 常數； 2. 2、給定某一對立色通道c，利用式（4)估計所述彩色圖像I(x，y)中方向通道〇+ 對應的色彩表面特徵s(X，y，〇+，c)受到色彩邊緣上下文信息影響而引起的特徵值變化 s#(x，y，〇+，c)，將相反方向通道f對應的色彩表面特徵s(x，y，o'c)作為歸一化因子；
2. 3、對於任意對立色通道c中互補的兩個對立色通道C+和(T或方向通道〇中相反的 兩個方向通道〇+和〇_均採用與步驟2. 1-步驟2. 2相同的特徵提取方式，獲得受到上下文 信息影響的色彩表面特徵ShXx,y, 〇,c); 步驟3、利用式（5)計算彩色圖像I(x，y)的色彩邊緣特徵d(x，y，〇,c);
步驟4、定義彩色圖像I(x，y)在色彩上下文信息影響下任意像素點u(x，y)的色彩表面 特徵\(^'.0,￡〇的色彩表面顯著度為1)^(11)及色彩邊緣特徵(1"(1，7,〇，(3)的色彩邊緣顯著 度為Dbdry(U): 4.1、 利用式（6)計算像素點u(x，y)的色彩表面特徵&與其它各像素點 V(X，y)的色彩表面特徵.w)之間的不相似度，並作為所述像素點u(x，y)的色彩表 面顯者度Djreg (u);
式（6)中：N(x，y)表示所有像素點的空間集合； 4.2、 利用式（7)計算像素點11(1，7)的色彩邊緣特徵4(1，7,〇，(：）與其它各像素點 v(x,y)的色彩邊緣特徵dv(x,y, 〇,c)之間的不相似度,並作為所述像素點u(x,y)的色彩邊 緣顯著度 Dbdry(u)；
步驟5、利用式（8)定義彩色圖像I(X，y)中任意像素點u(X，y)與其它各像素點V(X，y) 之間的空間距離，並作為所述像素點u(x，y)的位置顯著度D1tc(U);
式⑶中：〇 2為設定的彩色圖像I(x，y)中像素點u(x，y)到其它各像素點V(x，y)之 間的距離權重； 步驟6、利用式（9)分別計算所述像素點u(x，y)的全局色彩表面顯著度Ds(u)和全局 色彩邊緣顯著度Dd (u): Ds (u) =Dreg (u)XDloc (u) (9) Dd (u) =Dbdry (u)XDloc (u) 步驟7、對於所述色彩表面全局顯著度Ds(U)，在不同方向通道〇和對立色通道c上求 和，獲得所述像素點u(x，y)的色彩表面顯著度Es(u);對於所述色彩邊緣全局顯著度Dd(u)， 在不同方向通道〇和對立色通道c上求和，獲得所述像素點u(x，y)的色彩邊緣顯著度 Ed(U); 步驟8、利用式（11)提取像素點u(x，y)的唯一顯著度E(U):
步驟9、對所述彩色圖像I(x，y)中所有像素點採用與步驟4-步驟8相同的提取方式， 並對式（11)提取的所有像素點顯著性進行Gaussian函數模糊化處理，從而提取所述彩色 圖像I(x，y)的最終顯著性。
【文檔編號】G06T7/00GK104268886SQ201410523003
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月30日 優先權日:2014年9月30日
【發明者】張駿, 謝昭, 高雋, 汪萌, 吳信東, 楊勳 申請人:合肥工業大學