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澳门金莎娱乐网站:四种比较简单的图像显著性

作者: 澳门金莎娱乐网站  发布:2020-04-07

澳门金莎娱乐网站:四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现,显著性检测。智能研究所二零一五级大学子生蒋峰岭在二〇一八年06期《中夏族民共和国图象图形学报》上发布杂谈“背景摄取的马尔可夫明显性指标检查实验”,该随想的一而再三回九转研究进展“双向吸收的马尔可夫显然性指标检查测验”申报国家发明专利已得到受理号,相关杂谈已于十6月7-8日在奥兰多举行的第九届脑启迪认识系统国际会议上作了口头报告。

laviewpbt  2014.8.4 编辑

鲜明性检查测试(RC算法、HC算法)
澳门金莎娱乐网站:四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现,显著性检测。求教各位:有看经过不问可知标“Global Contrast based Salient Region Detection”杂文的,想请教一下散文的运营代码,谢谢各位了

Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777

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澳门金莎娱乐网站:四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现,显著性检测。  这两天闲来蛋痛,看了一些显然性检查测试的随笔,只是简单的探视,并不曾尖锐的钻研,以下将商讨的部分获得和经验共享。

     先从最简易的最轻巧完结的算法提起呢:

 澳门金莎娱乐网站:四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现,显著性检测。 1、 LC算法

  参考故事集:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues。 Yun Zhai and Mubarak Shah.  Page 4-5。 

     算法原理部分见杂谈的第四第五页。

      When viewers watch a video sequence, they are attracted not only by the interesting events, but also sometimes by the interesting objects in still images. This is referred as the spatial attention. Based on the psychological studies, human perception system is sensitive to the contrast of visual signals, such as color, intensity and texture. Taking this as the underlying assumption, we propose an e±cient method for computing the spatial saliency maps using the color statistics of images. The algorithm is designed with a linear computational complexity with respect to the number of image pixels. The saliency map of an image is built upon the color contrast between image pixels. The saliency value of a pixel Ik in an image I is defined as,

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     where the value of Ii is in the range of [0; 255], and || * ||represent the color distance metric。

     要兑现那么些算法,只要有这些公式(7State of Qatar就全盘够用了。正是各类像素的醒目性值是其和图像中别的的保有像素的某部间隔的总额,那几个间距日常接收欧式间隔。

     借使使用直接的公式定义,则算法的时日复杂度相当高,那么些的优化不用想就领悟是直方图,作者都懒得说了。

     注意那篇小说采纳的一个像素的灰度值来作为明显性总计的基于。那样图像最多的像素值独有256种了。

     该算法的代码在HC对应的篇章的附带代码里有,笔者这里贴出小编要好的兑现:

extern void Normalize(float *DistMap, unsigned char *SaliencyMap, int Width, int Height, int Stride, int Method = 0);

/// <summary>
/// 实现功能: 基于SPATIAL ATTENTION MODEL的图像显著性检测
///    参考论文: Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues。 Yun Zhai and Mubarak Shah.  Page 4-5。
///    整理时间: 2014.8.2
/// </summary>
/// <param name="Src">需要进行检测的图像数据,只支持24位图像。</param>
/// <param name="SaliencyMap">输出的显著性图像,也是24位的。</param>
/// <param name="Width">输入的彩色数据的对应的灰度数据。</param>
/// <param name="Height">输入图像数据的高度。</param>
/// <param name="Stride">图像的扫描行大小。</param>
/// <remarks> 基于像素灰度值进行的统计。</remarks>

void __stdcall SalientRegionDetectionBasedonLC(unsigned char *Src, unsigned char *SaliencyMap, int Width, int Height, int Stride)
{
    int X, Y, Index, CurIndex ,Value;
    unsigned char *Gray = (unsigned char*)malloc(Width * Height);
    int *Dist = (int *)malloc(256 * sizeof(int));
    int *HistGram = (int *)malloc(256 * sizeof(int));
    float *DistMap = (float *) malloc(Height * Width * sizeof(float));

    memset(HistGram, 0, 256 * sizeof(int));

    for (Y = 0; Y < Height; Y  )
    {
        Index = Y * Stride;
        CurIndex = Y * Width;
        for (X = 0; X < Width; X  )
        {
            Value = (Src[Index]   Src[Index   1] * 2   Src[Index   2]) / 4;        //    保留灰度值,以便不需要重复计算
            HistGram[Value]   ;
            Gray[CurIndex] = Value;
            Index  = 3;
            CurIndex   ;
        }
    }

    for (Y = 0; Y < 256; Y  )
    {
        Value = 0;
        for (X = 0; X < 256; X  ) 
            Value  = abs(Y - X) * HistGram[X];                //    论文公式(9),灰度的距离只有绝对值,这里其实可以优化速度,但计算量不大,没必要了
        Dist[Y] = Value;
    }

    for (Y = 0; Y < Height; Y  )
    {
        CurIndex = Y * Width;
        for (X = 0; X < Width; X  )
        {
            DistMap[CurIndex] = Dist[Gray[CurIndex]];        //    计算全图每个像素的显著性
            CurIndex   ;
        }
    }

    Normalize(DistMap, SaliencyMap, Width, Height, Stride);    //    归一化图像数据

    free(Gray);
    free(Dist);
    free(HistGram);
    free(DistMap);
}

 

  算法效果:

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  那篇随想并从未提到是或不是在LAB空间拓展管理,有意思味的恋人也得以施行LAB的职能。

  2、HC算法

   参谋诗歌: 2011 CVPR Global Contrast based salient region detection Ming-Ming Cheng

  这篇诗歌有连锁代码能够间接下载的,不过须要向小编索取解压密码 ,有pudn账号的相爱的人可以直接在pudn上下载,但是那些下载的代码是用 opencv的低版本写的,下载后需求团结配置后技巧运转,何况如同唯有前八分之四能运作(鲜明性检查评定部分)。

      杂谈建议了HC和RC三种明显性检验的算法,笔者那边只兑现了HC。

      在精气神上,HC和上边的LC未有区别,不过HC思虑了彩色新闻,并不是像LC那样只用像素的灰度消息,由于彩图最多有256*256*256种颜色,因而一向基于直方图手艺的方案不太灵光了。可是实际一幅彩图并不会用到那么三种颜料,由此,我建议了收缩颜色数量的方案,将奇骏GB各分量分别映射成12等份,则隐射后的图最四唯有12*12*12种颜色,这样就可以组织一个非常的小的直方图用来加快,可是出于过渡量化会对结果带给一定的老毛病。由此小编又用了一个平坦的历程。 最终和LC不相同的是,我的拍卖时在Lab空间拓宽的,而出于Lab空间和奥迪Q5GB并非全然对应的,其量化进度依然在TucsonGB空间完毕的。

     我们简要看看这一个量化进程,对于一幅彩色图片,减弱其昂CoraGB各分量的值,能够用Photoshop的色调抽离成效一贯看看其结果,如下所示:    

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    原图:共有64330种颜色                    色调抽离                    结果图:共有1143种颜色

  (上海教室由于保存为JPG格式了,你们下载剖析后实际颜色的多少确定会有所不一样了)。

  对于地点的图,就像是感觉量化后分别不是特别大,可是大家在看一个事例:

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               原图:172373种颜色                              结果图:共有1143种颜色

      这种转移后的区分就十分大了,那正是小编说的瑕疵。

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关键词: 中国科学院 合肥 科学研究院