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      基于角點權(quán)重改進的Itti算法研究

      2017-01-04 05:29:14王棟邱竟峰
      關(guān)鍵詞:王棟角點權(quán)重

      王棟,邱竟峰

      (沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧沈陽110159)

      基于角點權(quán)重改進的Itti算法研究

      王棟,邱竟峰

      (沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧沈陽110159)

      通過對Itti模型和H arri s角點的概述,提出對Itti模型的改進。通過H arri s角點改進Itti模型,將harri s角點融入到Itti模型中,用“角點取勝”的概念代替Itti模型中“贏者取全”的機制,確定最終的顯著區(qū)域。

      Itti模型;harri s角點;角點取勝

      引言

      通過對人類視覺系統(tǒng)的研究發(fā)現(xiàn),人類視覺系統(tǒng)能夠?qū)崟r地解釋復(fù)雜場景,快速將注意力轉(zhuǎn)移到場景中的幾個顯著性對象的身上。

      通過觀察,贏取人們注意力的顯著性部分往往有以下特點:前景、與周圍區(qū)域形成反差、區(qū)分度很高、具有場景中的主要特征。而在計算機視覺中,角點也具有類似的特點。本文依賴于這個想法,將角點特征與Itti顯著性模型[1,2]結(jié)合,提出一種基于角點權(quán)重改進的Itti模型。

      1 Itti顯著性模型

      由Itti提出的Itti顯著性模型,提取包括顏色特征、方向特征以及亮度等共九種特征,每個特征利用平滑和降采樣生成圖像的高斯金字塔,再利用c-s機制對金字塔圖像操作生成各特征差異圖,通過歸一化算子N對差異圖進行融合,生成亮度、顏色、方向三張?zhí)卣黠@著圖,最后對顯著圖進行線性融合,生成總的顯著圖。

      2 Harris角點

      角點是圖像重要的特征,這些點保留了圖像重要的特征,并且精確定位Harris特征檢測器就是一種經(jīng)典的角點檢測方法。

      為了定義角點,Harris在圖像上取一個高斯函數(shù)為“滑動窗口”,不斷移動窗口并檢測窗口中的像素強度的變化。首先獲取平均強度變化最大值對應(yīng)的方向,如果垂直方向變化也很強烈,則認(rèn)為是一個角點[3]。

      3 基于角點權(quán)重的Itti模型

      首先,通過計算得到目標(biāo)圖像的方向、顏色、亮度特征,根據(jù)公式獲得圖像顯著圖S1。其次,將得到的顯著圖依據(jù)像素值大小劃分為不同區(qū)域Ai,各區(qū)域根據(jù)角點數(shù)量計算相應(yīng)權(quán)重。最后,為了抑制非顯著區(qū)域,將角點權(quán)重用于不同區(qū)域Ai上,得到新的具有唯一性的顯著區(qū)域S,角點權(quán)重計算方法如下:

      其中,Ni(H)表示角點權(quán)重,Hi、HS表示區(qū)域i的角點數(shù)和總角點數(shù),ki為角點權(quán)重系數(shù),Nmax為最大角點權(quán)重,ki的含義是保護角點權(quán)重最高的顯著區(qū)域,抑制非顯著區(qū)域。經(jīng)過公式(1)得到的顯著圖,因為角點權(quán)重的作用,除了角點最多的區(qū)域外,其他區(qū)域的顯著性都被抑制,突出了整個圖像唯一的顯著區(qū)域。

      改進后的算法流程圖如下頁圖1。

      4 實驗分析

      本實驗從MSRA數(shù)據(jù)庫中選取1000幅圖像作為實驗圖像數(shù)據(jù)庫。將改進的算法與Itti算法等6種典型的目標(biāo)顯著性檢測算法在此數(shù)據(jù)庫上進行仿真對比。

      下頁圖2中,(a)為原圖,(b)為AIM顯著圖,(c)為CAS顯著圖,(d)為FT顯著圖,(e)為GBVS顯著圖,(f)為SR顯著圖,(g)為Itti顯著圖,(h)為改進后的算法得到的顯著圖。改進后的算法,通過對比各區(qū)域的角點數(shù)量,獲得各區(qū)域的角點權(quán)重,有效地去除了冗余信息,提升了顯著圖的準(zhǔn)確性。通過定量定性分析,該算法是可行的,且優(yōu)于其他傳統(tǒng)顯著性算法。

      圖1 改進后的算法流程圖

      圖2 七種算法得到的顯著圖

      [1]L.Itti,C.Koch,and E.Niebur.Amodelofsaliency-based visualattention for rapid sceneanalysis[C]//IEEETransactionson Pattern Analysis& Machine Intelligence,1998,20(11):1254-1259.

      [2]L.Itti and C.Koch.A comparison of feature combination strategies for saliency-based visual attention[C]//Proceedings of Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers,1999:473-482.

      [3]CHarris,MStephens.A combined cornerand edgedetector[C]//ProceedingsofFourthAlveyVisionConference,1988:147-151.

      (編輯:賈娟)

      The Study of Im proved Itti Algorithm Based on Corner W eight

      W ang Dong,Qiu Jingfeng
      (School of Inform ation Science and Engineering,Shenyang Ligong University,Shengyang Liaoning 110159)

      Through the Ittimodel and Harris corner of overview,the improvementof the Ittimodel is put forward and the harris corner improves Ittimodel,the harris corner points into the Ittimodel,using the conceptof“angular pointwin”instead of Ittimodel"winner take all"mechanism,determine the final area significantly.

      Ittimodel;harris corner;cornerweight

      TP309

      A

      2095-0748(2016)16-0076-02

      10.16525/j.cnki.14-1362/n.2016.16.33

      2016-07-07

      王棟(1991—),男,山東濟南人,碩士研究生,主要研究方向:自適應(yīng)圖像處理學(xué);邱竟峰(1989—),男,遼寧錦州人,碩士研究生,主要研究方向:移動無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

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