一種基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像顯著區(qū)域提取算法

郝昕疌　崔敬敏　王曉曉

摘要：提出了一種改進(jìn)的基于區(qū)域生長(zhǎng)的彩色圖像顯著區(qū)域提取算法。該算法在顏色梯度圖上應(yīng)用分水嶺分割算法，改進(jìn)了圖像初始分割的效果。綜合考慮分割區(qū)域的顯著度和邊界強(qiáng)度，選取恰當(dāng)?shù)姆N子區(qū)域。在區(qū)域生長(zhǎng)時(shí)考慮分割區(qū)域間低層特征的相似性、區(qū)域是否位于物體邊界以及區(qū)域間的可合并度， 設(shè)計(jì)了三個(gè)區(qū)域可生長(zhǎng)度評(píng)價(jià)函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法簡(jiǎn)單、快速，且能提取出更符合人眼視覺特征的顯著區(qū)域。

關(guān)鍵詞：顯著區(qū)域；彩色分量梯度圖；分水嶺分割；區(qū)域生長(zhǎng)；可生長(zhǎng)度評(píng)價(jià)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）08-1876-04

1 概述

圖像的顯著區(qū)域是指圖像中最能表達(dá)圖像語義的部分，提取圖像的顯著區(qū)域可以忽略圖像中不容易引起人眼興趣的次要部分，對(duì)于圖像壓縮、圖像檢索等研究都有重要意義。為了獲取圖像的顯著區(qū)域，研究人員總結(jié)出一種自底向上的區(qū)域生長(zhǎng)方法。即先使用分水嶺等方法將圖像分成細(xì)小的子區(qū)域，再對(duì)子區(qū)域進(jìn)行篩選、合并等方法[1]以最終得到人眼感興趣的顯著區(qū)域。

為了克服傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)算法存在的顯著區(qū)域過生長(zhǎng)、欠生長(zhǎng)和空洞等缺陷，該文提出一種改進(jìn)的方法：選擇符合人眼視覺感知的顏色空間，對(duì)初始分割前的圖像計(jì)算彩色分量的梯度圖，以克服傳統(tǒng)方法利用灰度圖像進(jìn)行分割而忽略人眼對(duì)圖像的顏色感知所帶來的不足；對(duì)梯度圖利用分水嶺分割算法，將圖像預(yù)分割成子區(qū)域；綜合評(píng)價(jià)顯著度和邊界強(qiáng)度，選取得分較高的子區(qū)域作為種子區(qū)域；對(duì)得到的種子區(qū)域進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，利用區(qū)域的低層特征和鄰域間的相互關(guān)系等多種因素決定生長(zhǎng)的尺度和方向，得到最終的符合人眼視覺特征的顯著區(qū)域。

2 本文算法詳述

2.3 種子區(qū)域選取

分水嶺算法將圖像分割成大量子區(qū)域，為了得到圖像的顯著區(qū)域，需要選擇顯著區(qū)域所在的種子區(qū)域進(jìn)行后續(xù)的區(qū)域生長(zhǎng)。傳統(tǒng)的選取種子區(qū)域的方法存在許多不足：衡量標(biāo)準(zhǔn)單一或標(biāo)準(zhǔn)之間不具備互補(bǔ)性，不符合人眼顯著特征[3]，設(shè)置參數(shù)過多等導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度較高[4]。

本文在選取種子區(qū)域的過程中，選取兩個(gè)特征作為衡量標(biāo)準(zhǔn)——顯著度與邊界強(qiáng)度。綜合考慮這兩個(gè)特征可以較好地符合人眼顯著特征。

本文選擇RC算法是因?yàn)橛迷撍惴ǖ玫降娘@著圖用于圖像分割，不論是固定閾值二值化還是迭代應(yīng)用GrabCut[6]方法進(jìn)行顯著性物體分割，在Achanta等[7]提供的公開測(cè)試集上測(cè)試準(zhǔn)確率和召回率都能達(dá)到90%以上。

本文改進(jìn)了RC算法，將區(qū)域的顯著值進(jìn)行排序，記錄前10個(gè)顯著值最大的區(qū)域作為候選的種子區(qū)域，記錄它們的幾何中心點(diǎn)P（x，y）和顯著度值[λs]。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果討論

3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為比較衡量本文區(qū)域生長(zhǎng)算法的性能，將本文算法與幾種分割方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。這里介紹一下Achanta等[8]的Frequency-tuned（FT）顯著區(qū)域檢測(cè)算法。FT算法首先利用Mean-shift對(duì)圖像進(jìn)行初始分割，通過獲取圖像的頻率、顏色及亮度信息計(jì)算各個(gè)區(qū)域的顯著值，最后將各個(gè)區(qū)域的顯著值與整幅圖像的顯著值進(jìn)行比較，將較大于平均值的區(qū)域塊歸為顯著區(qū)域部。圖4列出了本文方法的分割結(jié)果與其他幾種方法的比較。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)

為評(píng)測(cè)本文算法的有效性，我們從文獻(xiàn)[8]中獲取400幅圖像的人工分割結(jié)果（Ground Truth）作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集?；鶞?zhǔn)數(shù)據(jù)集是經(jīng)兩個(gè)階段獲取的，首先用戶對(duì)顯著物所在區(qū)域繪制矩形框，接著再在矩形框內(nèi)人工分割出顯著物體并保存成二值圖。人工分割的二值圖能準(zhǔn)確地標(biāo)注出圖像中單個(gè)或多個(gè)顯著物體。

將基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的二值圖記為G，將算法提取的顯著圖記為A，我們用準(zhǔn)確率和召回率來檢測(cè)算法的有效性。進(jìn)一步，為了更準(zhǔn)確地計(jì)算算法的平均正確率和召回率的性能，我們引入Fb測(cè)量：

4 結(jié)束語

本文提出了一種基于區(qū)域生長(zhǎng)的彩色圖像顯著區(qū)域提取算法。首先將顏色梯度圖應(yīng)用于分水嶺算法，得到較優(yōu)的初始分割區(qū)域。之后結(jié)合RC顯著區(qū)域檢測(cè)算法與邊界強(qiáng)度信息定位最有可能符合人眼視覺特點(diǎn)的若干個(gè)種子區(qū)域。最后通過綜合考慮區(qū)域間顏色面積等低層特征的相似性、區(qū)域是否位于物體邊界以及區(qū)域間的可合并度，設(shè)計(jì)衡量函數(shù)，迭代地完成區(qū)域生長(zhǎng)算法，得到圖像的顯著區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文的方法能提取到相對(duì)于其他算法更加準(zhǔn)確、完整和空洞較少的符合人眼視覺注意機(jī)制的顯著區(qū)域。

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