发明名称 一种海上场景显著性检测方法
摘要 本发明公开一种海上场景显著性检测方法,其包含:1、提取海上场景图像序列;2、每帧图像转换至CIELab颜色空间,提取亮度和颜色通道的特征图;3、各提取的特征分别与其全局中值差的绝对值作为全局显著图;4、各特征分别与其局部均值滤波差的绝对值作为局部显著图;5、各特征的全局显著图和局部显著图分别合并得总显著图;6、各帧图像的颜色通道的显著图线性合并,再分别与其亮度显著图融合为总显著图;7、以每帧检测结果为中心进行累积,修正当前帧的显著图;8、总显著图转换为二值化图像,得到海上场景显著目标区域。本发明可快速提取海上场景中的显著区域,较好的抑制了海杂波的干扰,实现简单,适合实时应用。
申请公布号 CN102800086B 申请公布日期 2015.02.04
申请号 CN201210207271.5 申请日期 2012.06.21
申请人 上海海事大学 发明人 任蕾
分类号 G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T7/00(2006.01)I
代理机构 上海信好专利代理事务所(普通合伙) 31249 代理人 周荣芳
主权项 一种海上场景显著性检测方法,其特征在于,该方法包含以下步骤:步骤1、提取海上场景图像序列;步骤2、海上场景图像的每帧图像由RGB颜色空间转换至CIELab颜色空间,并提取其亮度和两个颜色通道作为基本特征,得到亮度和两个颜色通道的特征图;步骤3、海上场景图像的所有帧图像的亮度和两个颜色特征分别与其全局中值差的绝对值作为全局显著图;设输入图像序列的第<img file="2012102072715100001dest_path_image002.GIF" wi="7" he="18" />帧<img file="2012102072715100001dest_path_image004.GIF" wi="12" he="20" />,L<sub>i</sub>为亮度特征,a<sub>i</sub>和b<sub>i</sub>为两个颜色特征,该第<img file="dest_path_image002a.GIF" wi="7" he="18" />帧为海上场景图像中的任意一帧;分别对亮度和两个颜色特征,计算其全局中值,<img file="2012102072715100001dest_path_image006.GIF" wi="143" he="25" />(1)<img file="2012102072715100001dest_path_image008.GIF" wi="144" he="25" />(2)<img file="2012102072715100001dest_path_image010.GIF" wi="141" he="25" />(3)其中L<sub>im</sub>为亮度特征的全局中值,a<sub>im</sub>和b<sub>im</sub>为两个颜色的全局中值;然后,计算各特征的全局显著图:<img file="dest_path_image012.GIF" wi="167" he="27" />(4)<img file="dest_path_image014.GIF" wi="166" he="26" />(5)<img file="dest_path_image016.GIF" wi="172" he="29" />(6)其中,||  ||代表绝对值,<img file="2012102072715100001dest_path_image017.GIF" wi="70" he="24" />为亮度特征的全局显著图,<img file="dest_path_image018.GIF" wi="70" he="22" />和<img file="2012102072715100001dest_path_image019.GIF" wi="74" he="24" />分别为两个颜色特征的全局显著图;步骤4、海上场景图像的所有帧图像的亮度和两个颜色特征分别与其局部均值滤波差的绝对值作为局部显著图:<img file="dest_path_image021.GIF" wi="200" he="27" />(7)<img file="dest_path_image023.GIF" wi="193" he="27" />(8)<img file="dest_path_image025.GIF" wi="194" he="27" />(9)其中,<img file="dest_path_image027.GIF" wi="21" he="21" />是<img file="dest_path_image029.GIF" wi="43" he="17" />的局部均值模板,即<img file="dest_path_image031.GIF" wi="175" he="113" />,符号<img file="dest_path_image033.GIF" wi="7" he="6" />表示空间域卷积运算,<img file="dest_path_image034.GIF" wi="69" he="21" />为亮度特征的局部显著图,<img file="dest_path_image035.GIF" wi="65" he="21" />和<img file="dest_path_image036.GIF" wi="66" he="21" />为两个颜色特征的局部显著图;步骤5、海上场景图像的所有帧图像的亮度和两个颜色特征的全局显著图和局部显著图分别进行合并,得到该三个特征的总显著图:<img file="dest_path_image038.GIF" wi="220" he="22" />(10)<img file="dest_path_image040.GIF" wi="221" he="22" />(11)<img file="dest_path_image042.GIF" wi="219" he="22" />(12)其中,<img file="dest_path_image043.GIF" wi="39" he="19" />为亮度特征的总显著图,<img file="dest_path_image044.GIF" wi="38" he="19" />和<img file="dest_path_image045.GIF" wi="38" he="19" />为两个颜色特征的总显著图;步骤6、海上场景图像的所有帧图像的两个颜色通道的显著图分别进行线性合并,再分别与其亮度显著图融合为总显著图;每帧中,两个颜色通道的显著图线性合并得到的颜色通道显著图为:<img file="dest_path_image047.GIF" wi="236" he="26" />(13)其中,<img file="dest_path_image048.GIF" wi="61" he="21" />为颜色通道显著图;将颜色通道显著图与亮度显著图融合,得到该帧海上场景的总显著图:<img file="dest_path_image050.GIF" wi="184" he="21" />(14)其中,<img file="dest_path_image051.GIF" wi="34" he="21" />即为输入图像序列的第<img file="dest_path_image002aa.GIF" wi="7" he="18" />帧<img file="dest_path_image004a.GIF" wi="12" he="20" />海上场景的总显著图;步骤7、对每帧检测结果,利用以其为中心,以固定长度的时间窗口,将该时间内共n帧对应显著图进行累积,对当前帧的显著图进行修正:<img file="dest_path_image053.GIF" wi="201" he="76" />(15)其中<img file="dest_path_image055.GIF" wi="12" he="11" />是时间窗口的长度,<img file="dest_path_image057.GIF" wi="197" he="51" />,是归一化运算符号;步骤8、根据设定的阈值,将总显著图转换为二值化图像,得到海上场景显著目标区域。
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