【手撕算法】LC显著性检测算法

周旋

发布于 2022-08-07 12:21:56

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发布于 2022-08-07 12:21:56

文章被收录于专栏：行走的机械人行走的机械人

前言

显著性检测，顾名思义，就是提取一幅图像中的突出对象，灵感就来自于人的视觉特性，如果一张底色纯白，中间一块黑色的纸，那人眼的注意力肯定就会在黑色部分，而显著性检测就是计算图像的显著性图，突出部分显著性图的值就高。

显著性检测工作往往伴随这其他工作，比如分割，分割可以基于显著性检测的结果来进行分割，进而把突出对象分割出来。

本来是想做缺陷检测来着，但一不小心看了两天的显著性检测论文，所以出四篇文章分享四个显著性检测算法：LC/HC/AC/FT

这四个算法都特别特别简单，而且得益于网络的发达以及前辈的总结，学起来简直不能再容易了。

算法原理

论文名：

Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues

该算法可以用一句话概括：每个像素的显著性值是该像素距图片所有其他像素的某个距离的和。这个距离一般是像素特征值的欧式距离。

所以公式也就很明了了：

S(p)就是显著性值，d(p,q)就是像素p距离q的距离，I就是整幅图像。这个显著性检测数学模型就是这么简单。

不过代码却不能直接for循环写，时间复杂度会很高的，所以可以利用直方图进行优化。

将像素的特征值归一化到[0,255]，如果图像是单通道，这个特征值就是像素灰度值。我们计算的距离也就是特征值之间的颜色距离。然后利用直方图对图像特征值进行统计，得到fn，即特征值在图像中出现的次数。这时显著性计算公式为：

其中d(p,n)为特征值p和n的欧氏距离。

为进一步优化，我们提前计算出每一个d(n1,n2)。由于任何两个像素的特征值都在[0,255]之间，可以提前计算距离矩阵D。这样就可查表得到两个像素的特征距离。这样特征值p的显著性进一步优化为：

记录已经计算的显著值，避免重复计算。

该算法缺点：

其求全局对比度的策略会导致稀有颜色（特征值）占优，也就是具有较高的对比度，这在很多情况下是不合理的。所以的方法检测效果不够好

算法实现

算法流程：

计算图像特征值的直方图
遍历图像计算特征值距离矩阵D
为每一个对应像素值分配显著值，得到显著图
将显著图归一化到[0,255]范围内并显示

具体代码：

void LC::calculateSaliencyMap(Mat *src, Mat * dst)
{   
  Mat img;
  //【1】处理灰度图
  if ((*src).channels() == 3)
    cvtColor(*src, img, COLOR_BGR2GRAY);
  else
    img = *src;
  //【2】定义变量并初始化为0
  double f[256], s[256];
  memset(f, 0, 256 * sizeof(double));
  /* memset(void *s,int ch,size_t n)
  memset函数是计算机中C/C++语言函数。将s所指向的某一块内存中的前n个字节的内容全部设置为ch指定的ASCII值， 
  第一个值为指定的内存地址，块的大小由第三个参数指定，这个函数通常为新申请的内存做初始化工作， 
  其返回值为指向s的指针。所在头文件<memory.h>或<string.h>*/
  memset(s, 0, 256 * sizeof(double));
  //【3】统计直方图
  for (int r = 0; r < img.rows; r++)
  {
    uchar* data = img.ptr<uchar>(r);
    for (int c = 0; c < img.cols; c++)
      f[data[c]] += 1;//直方图f   将对应像素值的直方图加1
  }
  //【4】计算特征显著值并保存到S[]
  double s_min = DBL_MAX, s_max = 0;
  for (int i = 0; i < 256; i++)
  {
    for (int j = 0; j < 256; j++)
      s[i] += abs(i - j) * abs(i - j) * f[j];//直方图的累积
    if (s[i]>s_max) s_max = s[i];
    if (s[i]<s_min) s_min = s[i];
  }
  //【5】显著特征值归一化到0-255
  for (int i = 0; i < 256; i++)
  {
    s[i] = (s[i] - s_min) / (s_max - s_min)*255;
  }
  //【6】为每一个像素分配显著值。(i,j)是什么灰度级就赋予它相应灰度级的显著值。得到显著图。
  Mat salimg(img.size(), CV_64F);
  for (int r = 0; r < img.rows; r++)
  {
    uchar* data = img.ptr<uchar>(r);
    double* sal = salimg.ptr<double>(r);
    for (int c = 0; c < img.cols; c++)
      sal[c] = s[data[c]];
  }
  salimg.convertTo(*dst, CV_8U, 1, 0);
}

算法效果

输入为灰度图，输出为显著图：