基于方向特征对比的图像显著区域检测算法

人类视觉注意力模型的研究结果表明,颜色特征、方向特征等底层特征是影响人类视觉注意力的重要特征。最近学术界提出了一些基于全局对比的显著性检测算法,但是这些算法仅涉及到颜色这一底层特征,而没有使用方向特征。这就影响了这类算法对方向特征对比度强而颜色特征对比度弱的图像的检测性能。因此,本文提出了一种基于图像方向特征全局对比的显著区域检测算法。首先,将图像过分割为若干不规则的超像素作为图像显著性计算的基本单元,把图像超像素的LBP（Local Binary Patterns）统计直方图作为该超像素方向特征的描述。然后,计算图像超像素的方向特征的独特性和方向特征的分布性。根据图像超像素的方向独特性和方向分布性计算超像素的显著性。最后,将显著性值分配到图像的每一个像素点上。在现今国际最流行的两个数据集上进行实验的结果表明,该算法可以有效弥补只使用颜色特征的显著性检测算法的不足,从而达到较好的检测效果。