基于Gestalt视觉心理学和最小F-范数的图像显著区域检测和分割

• 作者: 崔荣一 方志明 金璟璇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像显著性区域 Gestalt视觉心理学 特征图像 最小F-范数
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3504-3509
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.068

摘要

根据Gestalt视觉心理学说,提出了一种新的图像显著区域检测方法.通过不同程度降低双对立颜色或亮度的特征图像对比度来抑制图像中次要特征对应的区域,增强主要特征对应的显著性区域;通过矩阵的最小F-范数确定符合Gestalt视觉心理学的特征图像的合成方案,并利用Gestalt视觉心理学的核心理论来检验和自适应修改组合方案,得到最佳的显著图;利用Otsu法对显著图像进行二值化操作来完成图像的分割.实验结果表明,算法可以从复杂的自然彩色图像中较为完整地提取并分割显著目标,实验结果与MSRA数据库手工分割结果相一致,在满足实时性需求的基础上能比传统方法更加准确、完整地提取图像的显著性区域.