一种基于单目深度图的视觉显著性区域的提取方法

摘要

本发明公开了一种基于单目深度图的视觉显著性区域的提取方法，包含以下顺序的步骤：对原图像进行分割得到各个超像素；建立每个超像素的特征向量，即估算图像中场景的绝对深度的绝对深度特征；利用高斯-马尔可夫随机场模型建立概率模型，通过概率模型计算超像素特征向量与相邻超像素特征向量之间的距离关系，在所述的绝对深度特征的基础上得到了相对深度特征，同时得到超像素的深度值及深度图；计算超像素的显著值；由所述深度值计算出增益系数，利用增益系数修正所述显著值。本发明的提取方法，在无任何先验知识的前提下，能快速准确地自动识别图像中的显著性物体，且普适性好，显著性区域检测准确。

主权项

一种基于单目深度图的视觉显著性区域的提取方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：S1.对原图像进行分割，把图像中空间上距离近的且颜色、亮度、纹理特征相似的归为一个像素块，即为一个超像素；S2.建立每个超像素的特征向量，即估算图像中场景的绝对深度的绝对深度特征；S3.利用高斯‑马尔可夫随机场模型建立概率模型，通过概率模型计算超像素特征向量与相邻超像素特征向量之间的距离关系，在所述的绝对深度特征的基础上得到了相对深度特征，同时得到超像素的深度值及深度图；S4.计算超像素的显著值：首先计算超像素同其他所有超像素的对比度，若超像素与其他超像素的对比度越大，则其显著性程度越高；其次考虑空间距离，距该超像素较远的像素块会对其产生更大的影响；S5.由所述深度值计算出增益系数，利用增益系数修正所述显著值：若一个超像素的深度值较低，即其深度较浅，距离观测者更近，那么在初步显著值上对该像素的抑制越弱，反之越强；S6.在原图像中标示出最终显示值最大的区域，该区域即是该图像的显著性区域。