【摘要】：為了對(duì)圖像中的顯著目標(biāo)進(jìn)行更精確的識(shí)別,提出一種新的基于多尺度區(qū)域?qū)Ρ鹊囊曈X顯著性計(jì)算模型。首先基于多尺度思想將圖像分別分割為不同數(shù)目的超像素,對(duì)超像素內(nèi)的像素顏色值取平均以生成抽象化圖像;然后根據(jù)顯著特征的稀少性及顯著特征的聚集性,計(jì)算單一尺度下超像素顏色特征的顯著性值;最后通過取各尺度超像素顯著度的平均值來(lái)融合多尺度顯著圖,得到最終的視覺顯著圖。實(shí)驗(yàn)表明,以MSRA圖庫(kù)中的1 000張隨機(jī)自然圖片為例,該模型較現(xiàn)有較好的區(qū)域?qū)Ρ饶Ｐ?顯著目標(biāo)識(shí)別的精確率提高了14.8%,F-Measure值提高了9.2%。與現(xiàn)有的算法相比,該模型提高了算法對(duì)顯著目標(biāo)大小的適應(yīng)性,減少了背景對(duì)顯著目標(biāo)識(shí)別的干擾,具有更好的一致性,能更好地識(shí)別顯著目標(biāo)。
【圖文】：

圖1不同尺度下的抽象化圖像Fig．1Multi-scalesabstractimages2．2計(jì)算單一尺度超像素顯著性根據(jù)context-aware［15］提出的準(zhǔn)則:(1)具有不同顏色的區(qū)域?qū)?yīng)顯著性值高，均勻的區(qū)域顯著性值低;(2)經(jīng)常出現(xiàn)的特征應(yīng)當(dāng)被抑制;(3)顯著的像素應(yīng)當(dāng)聚集在一塊，而不是遍布整幅圖像。本文計(jì)算單一尺度下的超像素顯著性值，下面以圖2為例，，取Nk=400，圖2為一張測(cè)試圖的原圖。圖2原圖Fig．2Originimage首先，由準(zhǔn)則(2)可以看出，當(dāng)某個(gè)超像素與其他的超像素的顏色差異較大時(shí)，則該超像素的稀少性高。由準(zhǔn)則(1)可以看出，空間距離也能影響超像素顏色特征的稀少性，超像素之間的空間距離越近，則其顏色差異對(duì)稀少性的影響越大。反之，當(dāng)超像素之間的空間距離較大時(shí)，即使其顏色差異較大，對(duì)稀少性的影響也不大�；谏鲜龇治觯疚牟捎靡猿袼亻g空間距離作為權(quán)值的加權(quán)顏色距離之和來(lái)表示超像素的稀少性。定義dcolor(i，j)為第i個(gè)超像素與第j個(gè)超像素在Lab顏色空間上的歐式距離，并對(duì)其歸一化。dposition(i，j)為兩個(gè)超像素的空間位置的歐式距離，并對(duì)其歸一化。定義Ｒik=ΣNkj=1dcolor(i，j)·e－dposition(i，j)σ2p，(1)式中，σ2p用來(lái)控制空間距離對(duì)顏色對(duì)比的影響大小，在本文取σ2p為0.4。當(dāng)兩個(gè)超像素的空間距離較小時(shí)，Ｒik可以基本看成是兩個(gè)超像素間的顏色空間的歐式距離之和，當(dāng)兩者的空間距離較大時(shí)，會(huì)大幅度減小兩者的顏色距離對(duì)稀少性的影響。所以Ｒik越大，則在第k個(gè)尺度下第i個(gè)超像素的稀少性越高，如圖3所示。圖3Ｒ值對(duì)應(yīng)的顯著圖Fig．3SaliencymapwithvalueＲ上述是通過準(zhǔn)則(1)、(2)的特征性質(zhì)推出的一種稀少性計(jì)算方法，而由準(zhǔn)則

圖1不同尺度下的抽象化圖像Fig．1Multi-scalesabstractimages2．2計(jì)算單一尺度超像素顯著性根據(jù)context-aware［15］提出的準(zhǔn)則:(1)具有不同顏色的區(qū)域?qū)?yīng)顯著性值高，均勻的區(qū)域顯著性值低;(2)經(jīng)常出現(xiàn)的特征應(yīng)當(dāng)被抑制;(3)顯著的像素應(yīng)當(dāng)聚集在一塊，而不是遍布整幅圖像。本文計(jì)算單一尺度下的超像素顯著性值，下面以圖2為例，取Nk=400，圖2為一張測(cè)試圖的原圖。圖2原圖Fig．2Originimage首先，由準(zhǔn)則(2)可以看出，當(dāng)某個(gè)超像素與其他的超像素的顏色差異較大時(shí)，則該超像素的稀少性高。由準(zhǔn)則(1)可以看出，空間距離也能影響超像素顏色特征的稀少性，超像素之間的空間距離越近，則其顏色差異對(duì)稀少性的影響越大。反之，當(dāng)超像素之間的空間距離較大時(shí)，即使其顏色差異較大，對(duì)稀少性的影響也不大�；谏鲜龇治�，本文采用以超像素間空間距離作為權(quán)值的加權(quán)顏色距離之和來(lái)表示超像素的稀少性。定義dcolor(i，j)為第i個(gè)超像素與第j個(gè)超像素在Lab顏色空間上的歐式距離，并對(duì)其歸一化。dposition(i，j)為兩個(gè)超像素的空間位置的歐式距離，并對(duì)其歸一化。定義Ｒik=ΣNkj=1dcolor(i，j)·e－dposition(i，j)σ2p，(1)式中，σ2p用來(lái)控制空間距離對(duì)顏色對(duì)比的影響大小，在本文取σ2p為0.4。當(dāng)兩個(gè)超像素的空間距離較小時(shí)，Ｒik可以基本看成是兩個(gè)超像素間的顏色空間的歐式距離之和，當(dāng)兩者的空間距離較大時(shí)，會(huì)大幅度減小兩者的顏色距離對(duì)稀少性的影響。所以Ｒik越大，則在第k個(gè)尺度下第i個(gè)超像素的稀少性越高，如圖3所示。圖3Ｒ值對(duì)應(yīng)的顯著圖Fig．3SaliencymapwithvalueＲ上述是通過準(zhǔn)則(1)、(2)的特征性質(zhì)推出的一種稀少性計(jì)算方法，而由準(zhǔn)則
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(No.2013AAXXXX042)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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