于 明，邳艷芹

（河北工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，天津 300401）

在視覺(jué)上，人們總是能迅速地把目光集中在自己感興趣的方面[1]。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，感興趣區(qū)域的提取是近期圖像處理技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)，在圖像處理中把計(jì)算資源用于處理感興趣區(qū)域，會(huì)提高圖像處理的效率。感興趣區(qū)域（ROI）檢測(cè)將人類的視覺(jué)注意機(jī)制引入到圖像分析過(guò)程中，對(duì)于提高現(xiàn)有圖像分析系統(tǒng)的工作效率有著積極的作用[2]，同時(shí)在視頻壓縮及檢索領(lǐng)域也得到了應(yīng)用。

感興趣區(qū)域（ROI）是圖像中可能引起人眼視覺(jué)關(guān)注的區(qū)域。視覺(jué)關(guān)注是人類視覺(jué)系統(tǒng)捕獲場(chǎng)景中有意義部分的一種機(jī)制，通過(guò)對(duì)視覺(jué)關(guān)注的分析能提取圖像中的感興趣區(qū)域。視覺(jué)選擇性注意機(jī)制包括兩種，一是從下至上的注意（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的注意模型），是與任務(wù)無(wú)關(guān)且不受意識(shí)控制的，是基于視覺(jué)輸入景象的顯著性計(jì)算的，屬于低級(jí)認(rèn)知的過(guò)程。目前另一個(gè)是自上而下的注意 （任務(wù)驅(qū)動(dòng)的注意模型），與人的主觀意識(shí)有關(guān)且受意識(shí)控制[3]。其中最具影響力的當(dāng)屬Itti和Koch等人提出的Saliency模型[1]，利用人的視覺(jué)感受野、側(cè)抑制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人的視覺(jué)注意力機(jī)制。但是該模型最終的顯著區(qū)域的范圍是固定的形狀，并且存在著漏檢測(cè)和檢測(cè)順序不合乎人類視覺(jué)注意特征的情況。

1 視覺(jué)顯著圖的生成

1.1 早期視覺(jué)特征提取

想要全面準(zhǔn)確的描述一幅圖像，就要針對(duì)其各個(gè)方面的視覺(jué)屬性選擇多種簡(jiǎn)單圖像特征。文中基于Itti模型[4-5]的基本方法來(lái)提取圖像的顏色、亮度和方向3個(gè)低層特征來(lái)獲得圖像各個(gè)特征的特征圖。

1）亮度特征圖的提取

設(shè) r（t），g（t）和 b（t）分別表示原始圖像中的紅色、綠色和藍(lán)色通道，其中t表示圖像的尺度，將原始圖像的尺度設(shè)置為0，則亮度特征圖的計(jì)算方法如式（1）所示。

2）方向特征圖的提取

神經(jīng)還原論中提到，視皮層細(xì)胞可以看做是一個(gè)線性空間濾波器，而二維的Gabor函數(shù)剛好有效的描述了哺乳動(dòng)物視皮層簡(jiǎn)單細(xì)胞感受野的刨面。

由于Gabor函數(shù)有很好的方向選擇性，能很好的描述視覺(jué)皮層中具有方向選擇性的簡(jiǎn)單細(xì)胞的感受野。因此用濾波器對(duì)I進(jìn)行卷積以提取方向特征，采用二維Gabor濾波器，取Gabor濾波器 （0，π/4，π/2，3π/4）4 個(gè)方向的輸出作為圖像的方向特征圖。

1.2 興趣圖（顯著圖）的生成

低層特征提取后，關(guān)鍵問(wèn)題是計(jì)算特征興趣圖。本文對(duì)亮度特征圖4個(gè)方向分量共5個(gè)分量特征圖采用非線性尺度空間表示，中央圖像對(duì)應(yīng)高分辨率下的尺度，外圍圖像對(duì)應(yīng)低分辨率下的尺度，通過(guò)感受野和整合野的中央-外圍的計(jì)算策略計(jì)算特征興趣圖。

1）亮度特征興趣圖（顯著圖）

Itti模型認(rèn)為高分辨率圖像代表感受野的中央?yún)^(qū)域，低分辨率圖像代表感受野的周邊區(qū)域，通過(guò)跨尺度計(jì)算不同分辨率圖像之間的差值來(lái)提取特征圖。

根據(jù)亮度對(duì)比度產(chǎn)生亮度顯著圖，亮度特征計(jì)算如下：

其中c是非線性尺度空間中表示的高分辨率的尺度因子，s是對(duì)應(yīng)的低分辨率下的尺度，通過(guò)高分辨率圖像中的像素減低分辨率圖像中的對(duì)應(yīng)像素來(lái)實(shí)現(xiàn)。

2）顏色特征興趣圖（顯著圖）

顯著區(qū)域即為變化強(qiáng)烈的區(qū)域，也就是頻譜中的高頻成分。由于Itti模型在提取顏色特征時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)顯著區(qū)域反轉(zhuǎn)現(xiàn)象，因此，可以通過(guò)過(guò)濾掉圖像中的低頻部分，提取圖像中的高頻部分來(lái)作為圖像的顯著區(qū)域。

這里采用 Achanta等人[6]提出的頻域調(diào)和（Frequencytuned）的顯著性檢測(cè)方法。先將顏色變化到均勻的CIELab顏色空間，再對(duì)變換后的圖像進(jìn)行高斯低通濾波，最后求原圖與濾波后的圖像的差的平方即為顏色的顯著圖記為C（x，y）：

其中，Iu為像素值的算術(shù)平均，Iwhc為原始圖像經(jīng)過(guò)高斯模糊得到的。

3）方向特征興趣圖（顯著圖）

通過(guò)局部方向?qū)Ρ榷扔?jì)算方向特征顯著圖，將方向特征圖 O（c，s，θ）編碼成一組：

1.3 多個(gè)興趣圖的合并策略

由于全局加強(qiáng)法沒(méi)有考慮到自然圖像中的信噪比問(wèn)題，并且視皮層的神經(jīng)元是局部互連的，尋找全局極大在生物學(xué)上也是不合理的。因此本文采用局部迭代法對(duì)不同機(jī)理產(chǎn)生特征圖進(jìn)行合并。具體做法是：

首先將各特征圖的特征值歸一化到同一個(gè)范圍，其次引入高斯差分函數(shù)（DOG），最后將歸一化的特征值與高斯差分函數(shù)進(jìn)行卷積。圖1描述了局部迭代法的工作流程。

圖1 局部迭代法流程Fig.1 Local iteration process

局部迭代法是中央自激勵(lì)、范圍內(nèi)抑制的結(jié)構(gòu)，很好的促進(jìn)了相鄰顯著點(diǎn)之間的局部競(jìng)爭(zhēng)。迭代次數(shù)是根據(jù)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)人為設(shè)定的，一般是到特征圖中大多數(shù)位置的特征值收斂且接近于0時(shí)就停止迭代過(guò)程。

高斯差分函數(shù)就是中央自激勵(lì)、鄰域范圍內(nèi)抑制的結(jié)構(gòu)；從生物學(xué)的角度來(lái)講，與人眼主視皮層的中央自激勵(lì)、鄰域范圍內(nèi)抑制的神經(jīng)元間的側(cè)連接組織方式相似，具有生物學(xué)上的合理性[8]。這種結(jié)構(gòu)促成相鄰顯著點(diǎn)之間的局部競(jìng)爭(zhēng)。由該方法產(chǎn)生的興趣圖更接近稀疏分布，目標(biāo)之外的部分被很好的抑制。局部迭代法對(duì)其他非顯著目標(biāo)部分產(chǎn)生強(qiáng)烈抑制的特點(diǎn)，表明了該策略在對(duì)噪聲有良好的魯棒性。

2 感興趣區(qū)域的提取

如何確定感興趣區(qū)域的范圍，又該如何排除干擾，使區(qū)域的選擇更精確，基于前文顯著圖的獲取，利用綜合自動(dòng)閾值分割和種子點(diǎn)的區(qū)域生長(zhǎng)方法分別對(duì)各個(gè)顯著圖進(jìn)行區(qū)域提取進(jìn)而得到各自的興趣區(qū)域，在根據(jù)判決準(zhǔn)則對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行篩選合并，從而得到最后的感興趣區(qū)域：具體步驟如下：

1）保留前文生成的亮度、顏色和方向的顯著圖I，C，O。

2）利用最優(yōu)直方圖方法從合并的興趣圖生成閾值Hs。

3）根據(jù)Hs分別對(duì)底層特征顯著圖進(jìn)行閾值分割。

4）用保留的最佳尺度的注視點(diǎn)[Xi，Yi]，i∈（I，C，O）為種子點(diǎn)，然后通過(guò)逐個(gè)對(duì)分割后的顯著圖進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)的方法得到各自的興趣區(qū)域 R，i∈（I，C，O）。

5）定義興趣區(qū)域面積 Sregion=|max（x）-min（x）|×|max（y）-min（y）|，（x，y）∈R 如果 Sregion>65%Smap，則該區(qū)域被刪除。 其中Smap為興趣圖的面積。

6）將保留的感興趣區(qū)域進(jìn)行合并，得到最終的感興趣區(qū)域。

感興趣區(qū)域提取方法的流程如圖2所示。

圖2 感興趣區(qū)域提取模型Fig.2 Region of interest extraction model

該方法與閾值分割技術(shù)和種子點(diǎn)的區(qū)域生長(zhǎng)技術(shù)相結(jié)合，近似的估算了顯著圖目標(biāo)的尺寸。經(jīng)過(guò)對(duì)多幅興趣圖的處理后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)興趣區(qū)域面積過(guò)大時(shí)表明該顯著圖的顯著點(diǎn)分布過(guò)于平坦和均勻，顯著圖會(huì)給最終顯著圖和興趣圖的合并帶來(lái)干擾，影響到最終興趣區(qū)域范圍的精度。因此我們選擇用顯著圖面積的65%來(lái)作為篩選指數(shù)。

該模型的工作流程敘述如下：首先對(duì)輸入的原始圖像進(jìn)行處理生成顯著圖，然后根據(jù)生成的顯著圖產(chǎn)生各自的顯著區(qū)域。由于輸入的圖像特征不同，因此所得到顏色、亮度、和方向顯著區(qū)域?qū)︼@著圖的合并貢獻(xiàn)不同。比如顏色顯著圖的顯著性較強(qiáng)，對(duì)合并的貢獻(xiàn)就較大；然而方向顯著圖的顯著性卻分布較為均勻，對(duì)合并的貢獻(xiàn)就較小而且還會(huì)帶來(lái)干擾。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

為了驗(yàn)證本文方法的正確性和有效性，在Intel Pentium 1.6 GHz、內(nèi)存 1 GB 的微機(jī)上，利用 Matlab 7.6.0（R2008a）分別對(duì)簡(jiǎn)單背景單一目標(biāo)、簡(jiǎn)單背景復(fù)雜目標(biāo)和復(fù)雜背景的多幅自然圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。如圖3所示，該方法生成的可變區(qū)域包含了視覺(jué)上最為顯著的目標(biāo)，比較準(zhǔn)確的提取了符合人類視覺(jué)感知[8]的感興趣區(qū)域。

圖3 感興趣區(qū)域提取的結(jié)果展示圖Fig.3 Results of extraction region of interest map

4 結(jié) 論

本文在基于經(jīng)典的Itti模型[10]基礎(chǔ)上，采用了局部迭代的特征合并策略并在此基礎(chǔ)上綜合自動(dòng)閾值分割和種子點(diǎn)的區(qū)域生長(zhǎng)方法實(shí)現(xiàn)了感興趣區(qū)域的提取方法。該方法很好的實(shí)現(xiàn)了感興趣區(qū)域的提取，通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明其檢測(cè)順序和結(jié)果比較符合人類視覺(jué)感知，具有良好的魯棒性和實(shí)時(shí)性。

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