基于纹理显著性的微光图像目标检测

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1、物理学报ActaPhys．Sin．Vo1．63，No．6(2014)069501基于纹理显著性的微光图像目标检测冰金左轮韩静张毅柏连发t(南京理工大学，江苏省光谱成像与智能感知重点实验室，南京210094)(2013年8月2日收到；2013年l2月5日收到修改稿)微光图像对比度较低，目标显著性不明显，目标自动探测难度大．针对此问题，本文提出一种噪声鲁棒性较好的图像局部纹理粗糙度算法并给出一种适用于微光图像显著分析的纹理显著性算法．首先，提出一种新的局部纹理粗糙度算法，该算法利用最佳尺寸计算局部纹理粗糙度，对纹理图像进行加噪实验，与基于局部分形维的粗糙度方法相比本文局部纹理粗糙度算法表

2、现出较好的噪声鲁棒性；其次，在提取图像粗糙度特征图的基础上，给出一种针对纹理的显著性度量算法；最后，将纹理显著性算法应用于微光图像目标检测，实验结果证明了该算法的有效性．关键词：局部纹理粗糙度，纹理显著性，显著性度量，微光图像目标检测PACS：95．75．Mn，42．30．Va，42．30．SyDOI：i0．7498／aps．63．069501究基于纹理的显著性模型具有重要意义．1引言本文首先在Tamura等[11]纹理粗糙度算法的基础上，提出了一种新的局部纹理粗糙度(1ocal微光技术是夜视技术的重要组成部分，微光成texturecoarseness，LTC)算法．LTC算法可以提

3、像提高了人眼在微弱光照条件下的观察能力．然而取图像纹理粗糙度特征图，特征图中的每个像素与一般可见光图像不同，它具有对比度低、信噪比值衡量了此像素点所在局部区域的粗糙度．与基低、灰度级有限等特征]．这些特征使微光图像于分形理论的粗糙度算法相比，LTC算法具有较中的目标受噪声干扰，与周围环境对比度低，视觉强的噪声鲁棒性．然后根据粗糙度特征图分割出显著性不明显，自动探测难度大．因此研究适合夜候选区域，给出了基于区域的纹理显著性ftexture视目标的探测技术是当前亟待解决的问题．saliency，TS)度量方法．最后将TS算法应用于微面对复杂场景，人类视觉系统能够快速地将注光图像自动目标检

4、测，实验结果证明了算法具有较意力集中在几个重要或感兴趣的目标上，这种机制好的实际应用效果．称为视觉注意机制．它实现了视觉系统有选择性地获取信息，将有限的硬件资源优先分配给那些容易2局部纹理粗糙度引起注意的区域，提高了目标检测的效果和响应速度．利用注意机制进行目标检测成为近年来的研究视觉感知研究发现，人类具有完美的纹理感热点[3-~1．知机制，可以区分细小的纹理差别．人类用来区纹理是用来识别图像中物体或感兴趣区域的分纹理的特征包括：粗糙度fcoarseness)、对比度重要属性之一[6-s]，几乎存在于所有物体表面包(contrast)、复杂度(complexity)、方向度(dire

5、ction—含了物体表面结构组织排列的重要信息以及它们ality1等．Tamura等[11]在对人类纹理视觉感知的与周围环境的联系【9]．纹理反映了图像中同质现象心理学研究基础上，提出了Tamura纹理特征的表的视觉特征，且独立于图像颜色或亮度[10]．因此研达，近年来在图像识别、图像检索领域得到了广泛％国家自然科学基金(批准号：61231014，61071147)资助的课题．十通讯作者．E—mail：mrblf@163．com@2014中国物理学会ChinesePhysicalSocietyhttp：／／wuli~cb．iphy．ac．cn069501。1侈物理学报ActaPhys

6、．Sin．Vo1．63，No．6(2014)069501应用[一何物体表面均满足分形模型，用分形维计算粗糙度有一定的局限性．本文提出更具有普适性、噪声鲁A2．1Tamura纹理粗糙度棒性较好的LTC算法。Tamura纹理特征有六个分量分别对应心理学2．2LTC算法角度上纹理特征的6种属性：粗糙度、对比度、方向度、线性度(1inearity)、规整度(regularity)和粗略2．2．1算法原理度froughness)，其中粗糙度是最基本、最重要的纹Tamura纹理粗糙度算法计算粗糙度的原理理特征．从狭义的观点来看，纹理就是粗糙度[11]．一如图1fa)所示，是一宽为d的道钉以间距D

7、周期粗糙度是反映纹理中粒度的一个量，当两种纹排列，其各像素点的最佳尺寸输出如图1fb)．从理模式只是基元尺寸不同时，具有较大基元尺寸或∑图1(b)可以看出最佳尺寸是关于d和D的表达式，重复单元较少的模式更粗糙[11]．Tamura纹理粗糙最终输出结果=(3d+D)／4，由d和D决定，d度的计算可以分为以下几个步骤进行：和D越大，Fc越大．这与事实相符，d和D较大，1)计算图像中大小为2×2活动窗口内像素亦即基元尺寸较大，重复单元较少，纹理粗糙度更的平均强度