基于感受野的图像视觉显著性特征提取算法

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1、啪囫著鵬去2018-04-1716:47:42科技传播2018年6期陈杰摘要本文提出了一个基于感受野的视觉显著性特征提取算法，解决丫视觉显著性特征提取中的两个核心问题：n标区域显著性的定义和度a、显著区域空间尺度的检测和确定，它在r标识别和图像检索等多个领域都有着潜在的应用价值。将该算法在真实的遥感图像和自然场眾图像上加以应用，均取得了令人满意的试验结果。关键词图像：视觉；提取；算法中图分类号TP3文献标识码A文章编号1674-6708(2018)207-0104-02图像分析的核心任务是对图像屮感兴趣的鬥标进行检测和

2、测S:，获取它们的相关信息，进而建立对图像的明确而有意义的闪界描述。这在ri标的识别、分类、跟踪以及图像检索等众多图像分析应用领域屮，都是必须面对的关键性问题。在图像分析过程中，所有区域的优先级都是相同的，而包含感兴趣目标的区域通常仅足其屮很小的一分子，这就意味着我们在找到和分析这些口标的同时，还要在其他不包含目标的区域t消耗大量的无谓计算，有吋这种无调计算a至会占据算法的绝大部分运行时间。显然，这种计算浪费不是我们所希望的，但是它似乎又是不可避免的，是为了完成图像分析任务所付出的必要代价。本文借鉴视觉心理学的相关成果

3、，通过对选择性视觉过程的分析，得到了一个新的视觉s著性特征提取算法：该算法通过屮心区和周边区相互拮抗的同心圆式感受野模型来定义和度虽目«区域的视觉显著性；将该算法在真实的遥感阁像和自然场景阁像卜.加以应用，均取得了令人滿意的试验结果。1视觉显著性检测算法1.1视觉显著性检测中的关键性问题目标区域与其他区域之间的视觉属性差异是形成视觉a著性的主耍原w，首先分析一下在这个视觉显著性检测过程屮可能遇到的和必须解决的几个关键性问题。它们分别足：1)视觉显著性的度量：视觉显著性足在对不冋阁像区域之间的视觉属性差异数据进行合理组织

4、的基础上形成的，当然必须考虑如何组织这种视觉属性差异数据，实现对视觉显著性的度呈。2)u标区域空间尺度的确定：视觉显著性总是针对图像中某一个具体的空间范围而言的，或者更准确地说，是针对一块具体的图像区域而言的，这样就必须考虑如何确定该B标区域的空间尺度。3)视觉特征的选择和度不同图像区域之问的视觉属性差异足形成视觉显著性的主要原因，这样就必须考虑选择哪些视觉特征来描述图像区域的视觉属性，以及如何度呈这些视觉特征。1.2对上述问题的解决方案针对上述儿个在视觉显著性检测中的关键性问题，我们参照生理心理学的相关研究成果，分别

5、提出了以下的解决方案。1)利用感受野(ReceptiveField)模型对视觉显著性进行度量。图像的视觉显著性是通过一个类似于感受野的模型来度ft的。其屮，目标区域对应于感受野的屮心区；H标区域周围的图像区域可以被看作背景区域，它们对应于感受野的周边区；图像区域的视觉属性对应T输入到感受野中的光信号；用LG曲线代替感受野对光信号的响应曲线，使响应曲线中心区与周边区的积分面积相等但方向相反。我们通过以下公式计算位丁•空间位置处的空间尺度为s的IT标区域的视觉显著度V:v(x,s)=2R(x-xs)XF(x)(1)其中，

6、F是特征分布函数，/?是感受野响应函其具体形式如下：252由上式可以看到，R中心区的尺度是s，这与U标区域的尺度是吻合的。2)根据感受野等级假没检测和确定B标区域的空间尺度。根据感受野等级假设，我们在视觉显著性检测屮将一组由小到大等级排列的感受野模板作为不冋M次的视觉显著性检测单元。对于阁像中一个给定的空间位置，以其为中心通过这些感受野模板来计算该空间位置上不同层次的视觉显著度数值，然后从屮找到最大的一个值，将它对应的感受野模板的屮心区尺度确定为给定位置上的B标区域的空间尺度max，以增强算法的针根据上述讨论，我根据所

7、关心目标的尺度信息，人为的规定一个H标区域尺度检测范IlSni和*对性，减少不必要的计算浪费们通过以K公式确定位于空间位置i处的目标区域的空间尺度S:5（i）=argmaxr（f，5）1孓伦脚X这样，该目标区域的视觉显著度V为：iZ（A）maxv(as)=v(a5(.v))另外，通过以上公式确定的不同空间位置上的H标区域会出现部分重叠的现象，这样重叠区域的视觉显著度就会出现多个数倩，此时可以通过以下公式确定重叠区域屮空间位置f处的视觉显著度u:此公式对于非重脅区域同样适用。3）根据感受野模板尺度与检测步长、图像分辨

8、率的关系。为了排除不必要的计算，我们通过多尺度网格实现丫多分辨率下的快速检测。对原始阁像进行多个尺度上的M格划分，得到一组多分辨率阁像。对于同一个感受野模板来说，它在低分辨率阁像中的实际尺度就要大于在高分辨率图像中的实际尺度：检测步长在低分辨率图像中的实际尺度也要大于在髙分辨率图像屮的实际尺度。在多尺度网格划分中，最小的M格尺度与