技术特征：
1.一种地理信息目标显著性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取图像；将图像解码获取dct系数；在dct域中提取dct系数的颜色、亮度和纹理特征；计算颜色、亮度和纹理的特征差异值，得到各个特征的差异矩阵；结合差异矩阵计算各个特征的显著图；将显著图采用归一化融合规则计算出最终的显著图。2.根据权利要求1所述的地理信息目标显著性检测方法，其特征在于，所述计算颜色、亮度和纹理的特征差异，得到各个特征的差异矩阵，包括如下步骤：计算出每一个dct块与其他所有dct块的颜色和亮度特征差异值，即为当前dct块的颜色和亮度特征差异矩阵；计算出每一个dct块与其他所有dct块的纹理特征差值，再对差值取2范数，即为当前dct块的纹理特征差异矩阵。3.根据权利要求2所述的地理信息目标显著性检测方法，其特征在于，所述计算各个特征的显著图公式如下：征的显著图公式如下：为块i的第t个特征显著值，t∈{i,c
rg
,c
by
,t}，颜色特征为i，亮度特征为c
rg
和c
by
，纹理特征为t；为dct块i与不同的块j之间的第t个特征差异值，为权重系数。4.根据权利要求1所述的地理信息目标显著性检测方法，其特征在于，所述计算出最终的显著图m公式如下：其中，m
t
是各个特征显著图；n是归一化操作；α和θ分别是公式中对应的权重系数。5.根据权利要求3所述的地理信息目标显著性检测方法，其特征在于，dct块i与不同的dct块j之间的权重系数计算公式如下：其中，σ是dct块i的标准差，d
ij
是欧式驱离。
技术总结
本发明提供一种地理信息目标显著性检测方法，包括以下步骤：获取图像；将图像解码获取DCT系数；在DCT域中提取DCT系数的颜色、亮度和纹理特征；计算颜色、亮度和纹理的特征差异，得到各个特征的差异矩阵；结合差异矩阵计算各个特征的显著图；将显著图采用归一化融合规则计算出最终的显著图。通过直接在DCT域中进行显著性检测的方法，免除图像完整地解码到像素域产生的复杂运算，充分发挥现有数据的作用，能够极大降低计算机运算量，提高数据处理效率。针对地理信息中目标与周围环境存在一定特征差异的特点，结合亮度、颜色和纹理特征差异矩阵生成最终的目标显著性检测结果，可以提高检测精度。测精度。测精度。
技术研发人员：禤庆东 罗雅丹 廖顺华 王向飞 罗琪斯
受保护的技术使用者：广西壮族自治区地图院
技术研发日：2022.08.02
技术公布日：2022/10/20