一种改进的显著性检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于上下文的显著性检测方法，主要用于检测物件透明包装薄膜 的表面有无孔洞和裂纹等。
【背景技术】
[0002] 随着大数据时代的到来，海量的信息不仅给人们带来了丰富多"彩"的生活，而且 使人们的生活也有了更多的便利。如何从海量的数据中获取有用的信息是我们需要关注的 问题。随着的科学技术的日新月异，图像本身所含有的数据量也越大，伴随着而来的是其复 杂的程度也越大。人们通常关心的只是图像数据中能够利用的小部分或者是对自己有用的 部分，譬如说物件透明包装薄膜上的孔洞和裂纹等，从而判断包装是否破损。
[0003] 基于视觉的显著性检测能很好地解决这些问题。它能从海量信息中提取出重要的 数据进行深入分析并且忽略到一些相对不重要的部分，从而提高了图像处理的速度并且为 后期的图像处理奠定了基础。
[0004] 现有的显著性检测方法均为基于像素级的计算，从而造成局部最优，而对整体没 有一个清晰的判断。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是加快显著性检测方法的速度，且对整体有清晰的判 断。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种改进的显著性检测方 法，其特征在于，步骤为：
[0007] 第一步、利用基于图论的方法对原始图像进行超像素分割，每个超像素为一个由 具有相似特征的相邻像素构成的图像块；
[0008] 第二步、从所有超像素中挑选出可能位于显著性区域的所有超像素作为候选超像 素，分别计算每个候选超像素的单一尺度下的显著性，其中，第i个候选超像素的在尺度r 下的显著性为<5；，则有：
[0009]
【主权项】
1. 一种改进的显著性检测方法，其特征在于，步骤为： 第一步、利用基于图论的方法对原始图像进行超像素分割，每个超像素为一个由具有 相似特征的相邻像素构成的图像块； 第二步、从所有超像素中挑选出可能位于显著性区域的所有超像素作为候选超像素， 分别计算每个候选超像素的单一尺度下的显著性，其中，第i个候选超像素的在尺度r下的 显著性为￥，则有：
为第i个候选超像素Pi在尺度r下的值，^ 为与第i个候选超像素最相似的K个超像素中第k个超像素pk在尺度r下的值，
为超像素？1与超像素Pk在尺度r下的颜色距离，
为超像素？1与超像素Pk在尺度r下的空间距离，c为经验参数； 第三步、将多尺度R= {!>r2, . . .，rM}融入到第二步中计算得到的每个候选超像素 的单一尺度下的显著性中，并计算每个候选超像素的显著性，得到多尺度的逻辑显著图，其 中，第i个候选超像素Pi的显著性为则有：
2. 如权利要求1所述的一种改进的显著性检测方法，其特征在于，在所述第三步后还 包括： 第四步、对每个候选超像素的显著性进行加权，其中，第i个候选超像素Pi的显著瓦的 加权值为次，则有： 忒中，dfJi)的计算方法为：对主尺度生成的逻辑显著图中的第i 个超像素Pi，计算其周围最近的一个非零超像素到它的距离，从而生产一个距离图，然后对 其进行归一化，得到df(x;t(i)。
【专利摘要】本发明提供了提出了一种改进的显著性检测的方法，先利用超像素分割的方法对图像进行分割，再利用基于上下文的显著性检测方法对图像进行检测。本文的算法主要分为以下两个步骤：先利用基于图论的方法对图像进行超像素分割；再利用基于上下文的显著性检测方法对图像进行检测。本发明结果紧凑，信息量丰富，运行时间短，将其运用于工业塑料薄膜的包装具有可行性。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104574402
【申请号】CN201510014286
【发明人】周武能, 丁曹凯, 罗彬 , 王菊平, 蔡超, 田波
【申请人】东华大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年1月12日