科创中国

本发明公开了一种彩色图像中显著对象的自动抠取方法,其特征在于,将图像从RGB颜色空间变换至HSV颜色空间,从色调、亮度以及暖色增益三个方面计算目标的显著性;根据显著度图,获得包围显著区域的矩形框,并进行矩形框扩展,扩展后的矩形框包围的图像作为后续处理的图像;用改进的分水岭算法对输入图像内容进行预分割,以预分割后的形成的超级像素子区域代替像素点构造图切分的赋权图,采用最大流-最小切策略进行分割,直至能量函数收敛,获得切割后的图像。本发明提供了一种自动的抠像技术,可以快速有效地抠取场景中的显著物体,在抠像效率、质量等方面有显著性的提高①

本发明的发明目的是提供一种彩色图像中显著对象的自动抠取方法，基于视觉注意机制和图切分，自动获取彩色图像中人们关注的显著对象的抠取，以加快图像分割速度，减少运算时间。为达到上述发明目的，本发明采用的技术方案是：一种彩色图像中显著对象的自动抠取方法，包括：(1)输入待处理的图像，将所述图像从RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，得到各特征分图，即色调分图H、暖色增益分图S1(x,y)、亮度分图I，其中，获得亮度分图I时，设定亮度阈值，将低于亮度阈值的像素的值设为0，所述亮度阈值为图像中所有像素的亮度最大值的5%～12%，S1是暖色增益分图，通过HSV颜色空间中S和V合成获得；x和y分别指像素点所在的行、列坐标； (2)对步骤(1)获得的各特征分图H、S1(x,y)、I分别进行去除均值处理；(3)对各特征分图作如下处理，获得各显著分图。

本发明涉及图像的分割问题，具体涉及对彩色图像中的显著对象或区域进行自动分割、抠取的方法。

背景技术

在人类对外界的所有感知中，视觉是最重要的一种手段，通过视觉，人和动物能够感知外界物体的大小、明暗、颜色，获得对机体生存具有重要意义的各种信息。据统计，人类感知外界的信息有80%来自于视觉，比如图像、图形、视频以及文本等等。自从有了计算机以后，如何利用计算机模拟人类的机制，来合理地处理分析这些信息，从而达到为人类服务的目标，一直是本领域重点关注的问题。

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤。它将图像表示为有实际物理意义的区域的集合，是进行图像分析的第一步工作，也是图像分析的重点和难点，图像分割质量的好坏直接决定着后期的处理效果，比如特征提取，目标的检测识别等，快速精确的图像分割技术能够为基于内容的图像检索、图像语义标注、计算机视觉目标分析等抽象出有用的信息，从而使更高层的图像理解成为可能。

图像分割的应用领域非常广泛，在以下领域都有着重要的应用价值：

军事安全领域：通过图像分割方法把图像或视频中感兴趣的目标分割出来，以便进行特征提取，实现目标识别、目标跟踪等目的，比如监控视频中的异常行为检测。

智能交通：通过图像分割方法实现交通监控图像的分割，将道路与车辆目标分割出来，从而达到牌照识别、车辆跟踪等目的，近年来，智慧城市的发展成为一个热点，也随之带动了智能交通的发展。

医学领域：医学图像的分割、融合等，比如特定CT图像的分割，能够将病变部位直接呈现给医生观察，判断病情。

图像压缩：利用图像分割方法，可以将图像分割成若干子区域，提高压缩率。

图像分类与检索：通过图像分割进行语义标注，从而判断图像内容所属的类别，进行大型图像数据库的分类与检索。

计算机视觉：现代机器人技术、自动驾驶技术都离不开计算机视觉，然而计算机视觉识别对象的第一步就是对图像的分割。

现有技术中，较为成熟的图像分割方法通常用于灰度图像的分割。例如，灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，其通过将灰度图像中像素的灰度值与阈值进行比较，分割前景和背景。基于边缘的分割方法通过检测灰度级中具有突变的地方来获取边缘，进行图像分割。

发明内容

本发明的发明目的是提供一种彩色图像中显著对象的自动抠取方法，基于视觉注意机制和图切分，自动获取彩色图像中人们关注的显著对象的抠取，以加快图像分割速度，减少运算时间。

发明人：刘纯平 苏金玲 龚声蓉 林卉 季怡 蒋德茂苏州大学坐落于素有“人间天堂”之称的历史文化名城苏州，是国家“211工程”“2011计划”首批入列高校，是教育部与江苏省人民政府共建“双一流”建设高校、国家国防科技工业局和江苏省人民政府共建高校，是江苏省属重点综合性大学。苏州大学前身是Soochow University（东吴大学，1900年创办），开现代高等教育之先河，融中西文化之菁华，是中国最早以现代大学学科体系举办的大学。在中国高等教育史上，东吴大学是最早开展研究生教育并授予硕士学位、最先开展法学（英美法）专业教育，也是第一家创办学报的大学。1952年中国大陆院系调整，由东吴大学之文理学院、苏南文化教育学院、江南大学之数理系合并组建苏南师范学院，同年更名为江苏师范学院。1982年，学校更复名苏州大学（Soochow University）。

本发明与现有技术相比具有下列优点：

1、本发明通过视觉显著性计算、遮罩自动生成、基于子图像的超像素分割以及基于图切分的显著对象自动提取，克服了现有抠像技术中人工交互的问题，提供了一种自动的抠像技术。

2、较之其他抠像方法，本发明提出的方法可以更加快速有效地抠取场景中的显著物体，在抠像效率、质量等方面有显著性的提高。

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