一种立体图像显著性区域检测方法

摘要

本发明公开了一种立体图像显著性区域检测方法，包括：步骤1)对立体图像的左眼视图和右眼视图求出各像素点的流信息；步骤2)对流信息进行匹配，得到视差图；步骤3)选取左眼视图和右眼视图其中之一，分出T个不重叠的正方形图像块；步骤4)计算视差图上每个图像块的视差影响度；步骤5)计算所选取的左眼视图和右眼视图其中之一上每个图像块的偏置特征和空域不相似度，并视差影响度三者相乘，得到该图像块的显著值；步骤6)由图像块的显著值获得立体图像的显著灰度图。本发明提出一种基于视差影响度和空间不相似度的立体显著性提取方法，利用视差来获取深度信息，结合视觉偏置特征和空域不相似度来实现更精确地立体显著性区域检测。

主权项

一种立体图像显著性区域检测方法，其为基于视差影响度和空间不相似度进行的，包括以下步骤：步骤1)分别对立体图像的左眼视图和右眼视图利用Sift Flow算法求出各像素点的流信息；步骤2)将左眼视图和右眼视图上的流信息进行匹配，得到两个图像的内容上相对应的像素点之间的位置偏移值，将其作为视差值，由此得到视差图；步骤3)选取左眼视图和右眼视图其中之一，从中分出T个不重叠的正方形图像块，每个图像块中包含K²个像素；步骤4)将步骤3)中的分块方式对应地移植到视差图上，计算视差图上每个图像块的视差影响度值；步骤5)计算所选取的左眼视图和右眼视图其中之一上每个图像块的中央偏置特征值和空域不相似度值，并将这两者与步骤4)中的视差影响度三者相乘，得到该图像块的显著值；步骤6)用图像块的显著值取代将该图像块中的每个像素点的显著值，将所有像素点的显著值进行归一化处理，就得到了立体图像的显著灰度图。