清华大学学报
自然科学版
年 第
卷 第
期
基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测
马小龙
,
,
谢旭东
,
林健文
,
钟宜生
清华大 学 自动化 系
北京
香港理 工大学 电子及资讯工程学系
香港
收稿日 期
基金项 目
国家自 然科学基金重点项目 资助
国家自 然科学基金面上项目 资助
作者简 介
马小龙
男
汉
山东
博士研 究生
通信作 者
谢旭东
副教授
摘
要
:
显 著 性 检 测 在 图 像 分 割
、
物 体 检 测
、
视 觉 效 果 评 估
等领域有非常广泛的 用 途
。
为 了 增 强 这 种 图 像 预 处 理 技 术
的实用性
,
同时对人眼 视 觉 系 统 的 机 理 进 行 研 究 和 模 拟
,
该
文提出了一种基于鲁 棒 主 成 分 分 析 和 多 个 色 彩 通 道 的 显 著
性检测方法
。
将图像的 多 个 色 彩 空 间 重 构 成 每 一 列 都 线 性
相关的矩阵
,
然后将显 著 性 区 域 看 作 是 矩 阵 的 稀 疏 成 分
,
将
背景信息看作是低秩 成 分
。
经 过 对 新 矩 阵 进 行 鲁 棒 主 成 分
分析后就可以将显著 性 区 域 提 取 出 来
。
最 后 加 入 人 眼 视 觉
系统中的显著性先验和中心先验机理
,
使得提出的模型 更 加
合理
。
实验结果表 明
:
该 方 法 在 量 化 指 标 和 视 觉 效 果 方 面
超过了当前很多先进的方法
,
验证了这种假设的合理性
。
关键词
:
显著性检测
;
鲁棒主成分分析
;
多个色彩通道
中图分类号
:
文献标志码
:
文章编号
:
Salienc
y
detectionbasedonrobust
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Abstract
Ke
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words
显著性检测是指获取图像中的显著性区域的过
程
研究该问题一方面有助于对人眼的成像机理进
行认识和构建
另一方面显著性检测有助于物体跟
踪
凝视估计
图像重定位
物体检测
图像分类
多次扫描合成
物体分割
图像质量评估等实际应
用的研究
除了在二维图像上进行显著性检测研究
外
和
转 向 了 三 维 领 域 的 显 著 性
研究
显著性检测 问 题 最 初 由
的 模 型
引 出
该
模型是一种基于中心 周围的方法
近些年来
围绕
该问题产生了众多 的 研 究 方 法
这 些 方 法 可 以 分
成
类
自 上 而 下 的 方 法
和 自 下 而 上 的 方
法
自上而下的显 著 性和 自 下而 上 的显 著 性分
别对应于识别显著性和检测显著性
自上而下的
显著性检测 方 法 是 一 类 基 于 具 体 的 任 务 要 求 的 方
法
常 见 的 有 行 人 显 著 性 检 测
车 辆 显 著 性 检 测
等
该类方法需要 这 些检 测 目标 的 先验 信 息
自下
而上的显著性检测更侧重于对人类视觉系统在自由
视觉情况下 的 人 眼 关 注 区 域 情 况 进 行 研 究
由
此看出
自下而上的 方法 是 对人 类 视觉 系 统更 加 基
础的建模方法
所以 多数 的 显著 性 检测 方 法属 于 这
一类
本文提出一种基于鲁棒 主 成 分 分 析
的
自下而上的显著性检测方法
将不同色彩空间图像
组成的矩阵进行分 解
得到 包 含显 著 性区 域 的稀 疏
矩阵
由于 显 著 性 区 域 在 某 个 色 彩 空 间 中 的 明
显程度要 大 于 其 他 色 彩 空 间 中 的 明 显 程 度
所
以使用二维熵理论选出显著性程度最强的图像
再
加入显著性先验和中心先验后得到最终的显著性区