基于聚類與均勻分布的圖像顯著性檢測算法研究＊

宋 平，劉 恒

（西南科技大學 信息工程學院，四川 綿陽 621010）

人類視覺系統(tǒng)對視覺場景中感興趣區(qū)域的抽取是一個視覺注意機制顯著性檢測的過程[1]。在圖像理解的同時若能模擬人類視覺機制提取出圖像中顯著性區(qū)域，將會很大程度上提高圖像理解的效率。目前，圖像的顯著性檢測已經(jīng)廣泛地運用到許多計算機視覺的應用領(lǐng)域中，如目標檢測、場景渲染和視覺界面設計等。

近年來，隨著研究的深入，研究者們提出了各種圖像顯著性區(qū)域檢測算法。最早的ITTI L等人[2]提出了一種模擬生物視覺注意機制的算法，目前只適用于自然圖像。針對Itti模型的不足，田明輝[3]提出一種適用于自然場景的視覺顯著度模型，在此基礎(chǔ)上結(jié)合模糊區(qū)域增長方法進行顯著性檢測。對于不可預知以及復雜場景圖像，Hou Xiaodi等[4]和 Guo Chenlei等[5]利用圖像頻域的統(tǒng)計特性 （如對數(shù)幅度和相角）來衡量圖像顯著性。GOFERMAN S等人[6]提出了一種基于上下文的顯著性檢測機制，效率比較低。黃志勇等人[7]在參考文獻[6]算法基礎(chǔ)上進行改進，提出了隨機的顯著性檢測算法，旨在提高顯著性檢測的速度。

顯著性檢測的最終結(jié)果即檢測出人們感興趣的目標區(qū)域，而圖像的聚類分析通常依據(jù)相似性和相鄰性構(gòu)造分類器，可以將數(shù)據(jù)對象分割為不同的類。理論上，圖像聚類算法可以分割出圖像中的前景部分，而人們的感興趣區(qū)域一般也隸屬于圖像中的前景。因此，可以在進行顯著性檢測算法之前對圖片應用圖像聚類算法以實行粗檢測。

本文提出了一種新的基于圖像聚類與均勻分布的顯著性檢測算法。在該算法中，首先用圖像聚類算法（如K-均值聚類[8]、金字塔聚類[9]和均值漂移聚類[10]）對圖片進行粗檢測；然后用均勻查找方法檢測出聚類后的圖像的每一層的粗糙的顯著性區(qū)域；再采用濾波方式精化粗糙的顯著性區(qū)域；最后將每層精化了的顯著性區(qū)域圖進行合并。大量實驗結(jié)果表明，該算法與已有方法相比，準確性明顯提高，與人類視覺注意機制較為一致。

1 圖像上下文顯著性檢測原理

基于上下文的顯著性檢測機制主要依賴于兩個定理。

定理1 設兩個向量化了的圖像塊pi和pj在Lab顏色空間的歐氏距離為 dcolor（pi，pj），將其 歸一化到[0，1]范圍內(nèi)。當 dcolor（pi，pj）相對于任意的圖像塊都大時，則像素i是顯著的。

定理2 設兩個向量化了的圖像塊pi和pj所在位置之 間 的 歐 氏 距 離 為 dposition（pi，pj）， 將 其 歸 一 化 到[0，1]范圍內(nèi)。

基于定理1和定理2，兩個圖像塊的非相似性測量的方法為：

對于每一圖像塊 pi，依據(jù)式（1）找出 K個最相似的圖像塊，再根據(jù)式（2）計算每個像素顯著性值：

此種顯著性檢測方法計算量大、效率低，通常只針對于處理規(guī)格較小的圖片。參考文獻[7]提出了一種致力于改善檢測速度的隨機顯著性檢測算法：隨機地從圖像中選取2K個圖像塊，并且只考慮K個最相似的圖像塊；采用金字塔分層，并使用8鄰域方法對粗糙顯著性圖進行精化。

[7]算法計算量明顯減少，但由于其算法中2K個圖像塊的隨機選取，導致顯著性檢測效果不太穩(wěn)定，噪聲影響較大，一些檢測結(jié)果如圖1所示。從圖1可以看出顯著性檢測效果不佳，噪聲影響較大。基于此，本文考慮從兩方面對其進行改善：（1）采用均勻分布，兼顧圖像全局信息；（2）采用聚類算法進行圖像區(qū)域顯著性聚類，提高檢測的穩(wěn)定性，避免噪聲影響。

2 基于聚類與均勻分布的顯著性檢測算法

本文算法的主要步驟是：首先利用聚類算法對輸入圖像進行聚類，突出圖像的感興趣區(qū)域，在此基礎(chǔ)上進行均勻采樣顯著性檢測，再用雙邊濾波對粗糙顯著性圖進行精化。算法總體流程如圖2所示。

圖2 本文算法總體流程

算法的具體描述如下：

（1）金字塔分層

因?qū)螌訄D片進行計算，顯著性檢測效果較差，所以有必要先對輸入圖像進行金字塔分層。一幅圖像的金字塔[11]是一系列以金字塔狀排列的分辨率逐步降低的圖像集合，如圖3所示。金字塔底部是待處理圖像的高分辨率表示，而頂部是低分辨率的近似。當金字塔向上層移動時，尺寸和分辨率逐步降低。

（2）圖像聚類

圖像聚類能突出圖像的顯著性區(qū)域，去除噪聲影響，能給后續(xù)的顯著性檢測工作提供一個較好的粗測基礎(chǔ)。本文首先采用金字塔聚類、均值漂移聚類和K-均值聚類3種聚類方法對圖像進行聚類計算。均值漂移聚類的聚類效果很明顯，能比較準確地分離出前景背景，得到本文想要的圖像中的感興趣區(qū)域，因此本文選取均值漂移聚類算法對圖像進行粗檢測。

均值漂移算法是一種基于核函數(shù)估計的無參數(shù)迭代算法，其基本原理為：設X為d維空間總體，n個對象Xi（i=1，…，n）為其樣本，則 X的核密度函數(shù)估計為：

其中，h 為帶寬，K（x）=ck（‖x‖2）為核函數(shù)。 則核密度梯度▽f（x）=0的模式點為：

其 中 ，g（s）=-k˙（s），第 一 項 正 比 于 核 函 數(shù) G（x）=cg，dg（‖x‖2）的密度估計，第二項為均值偏移向量。此過程通過迭代 xt+1=xt+mh（xt）實現(xiàn)。

（3）基于均勻分布的顯著性檢測

在對圖像進行聚類后，在此基礎(chǔ)上進行基于均勻分布的顯著性檢測。本文首先將圖像均勻地分成2K個圖像塊，然后找出每個圖像塊的質(zhì)心像素點，如此獲得圖片中均勻的2K個像素點。具體算法為：假設將一幅圖像分成2K=N×M個圖像塊，則每個圖像塊的中心像素點的坐標值為：

其中，x為橫坐標值，y縱坐標值，w和 h分別為圖像的寬和高，n=i（i=0，…，M-1），0≤j≤2K。每當 j大于等于N的倍數(shù)時，n自增1。

本文實驗中，設置c=3。在這2K個候選點之中，依據(jù)式（1）計算侯選點與點 i的非相似性；之后只保留2K個像素點中K個相似性值最大的像素點，舍棄其他圖形塊；再根據(jù)式（2），利用 K個相似性值大的像素點計算像素i的顯著性值。由于這2K個圖像塊只是圖像中所有圖像塊中的一小部分，因此會使顯著性檢測結(jié)果存在一定的誤差，但是隨著K值的增大，即采樣數(shù)量增加，顯著性檢測結(jié)果的誤差會隨之減小，當然這樣的代價就是實驗速率相對緩慢。

（4）改善粗糙顯著性圖

為同時兼顧良好的實驗效率以及較為精確的顯著性檢測結(jié)果，在均勻的顯著性檢測中，本文僅僅設定K=32。顯然，這樣一種不完全采樣行為會使檢測結(jié)果存在大量噪聲，也就是說像素點的采樣量嚴重不足會給顯著性檢測帶來誤差。為解決這個問題，本文引入了雙邊濾波器來減少噪聲。

（5）合并精化顯著性檢測圖

利用金字塔分層進行顯著性檢測圖的合并。在第i層的坐標p處，改善了的顯著性值為且 被 歸 一 化到了[0，1]。為了計算在第i層中合并了的顯著性值，第i-1層的粗糙顯著性圖被縮放到了與第i層中顯著性圖一致的尺寸。表示在縮放了的顯著性圖中位置 p 處的顯著性值。這樣，相鄰兩層改善后的顯著性圖的合并方法如下：

至此，合并后的顯著性圖已經(jīng)比較精細，可以用于一些基本的圖像應用。

3 實驗結(jié)果分析及討論

本文使用VSC++程序設計語言在Windows XP系統(tǒng)環(huán)境下實現(xiàn)算法，機器硬件配置為：雙核的CPU E6300 CPU，2 GB內(nèi)存。實驗在Achanta等人提供的公開測試集上進行算法測試，此測試集是此類數(shù)據(jù)最大的測試集，并且已由人工精確標注了顯著性區(qū)域，實驗過程中設置圖像尺寸規(guī)格為 640×480。

3.1 顯著性檢測過程中不同參數(shù)的分析比較

3.1.1 圖像聚類的實驗結(jié)果分析

圖4是對圖像分別用3種圖像聚類方法進行聚類后的實驗結(jié)果。實驗結(jié)果表明，均值漂移聚類算法得到的聚類效果中，圖像的前景和背景分離較為徹底，突出的前景與人的主觀意志最為一致，而其他兩種算法得到的聚類效果則相差太遠，不利于進行后續(xù)的顯著性檢測。本文最終選取的聚類算法為均值漂移聚類算法，其能給后續(xù)的顯著性檢測工作提供一個較為準確的人們感興趣的粗檢區(qū)域。

3.1.2 選取不同均勻塊K值的實驗結(jié)果分析

圖5和圖6表明，K的不同取值將導致不同的顯著性檢測質(zhì)量和檢測效率。當K=16時，顯著性檢測質(zhì)量受噪聲影響較大，隨著K值的增大，噪聲影響逐漸減少，但作為代價，其檢測效率將逐漸降低。本實驗取K=32，在保證圖像的顯著性檢測效率的同時保證了其顯著性檢測質(zhì)量。

3.2 本文方法與其他顯著性檢測算法的實驗結(jié)果比較

為了分析和驗證本文提出的基于聚類以及均勻分布的顯著性檢測算法的實際效果，本文同時采用了參考文獻[7]的隨機的顯著性檢測算法、參考文獻[6]的基于上下文的顯著性檢測算法、均勻的顯著性檢測算法、基于聚類以及隨機的顯著性檢測算法進行比較，實驗結(jié)果如圖7所示。

圖7表明，均勻的顯著性檢測結(jié)果與參考文獻[6]和參考文獻[7]的檢測結(jié)果相比更加精細，更加能突出感興趣區(qū)域，只是還存在少量噪聲；基于聚類的隨機的顯著性檢測結(jié)果與基于均勻分布的顯著性檢測結(jié)果相比，部分圖像最后顯示不出檢測結(jié)果，而能顯示出檢測結(jié)果的圖像與均勻的顯著性檢測結(jié)果相比，去掉了大部分噪聲，這點歸功于聚類算法。基于此，本文提出的算法將聚類以及均勻分布相結(jié)合，在此基礎(chǔ)上進行顯著性檢測。從圖7（g）可以看出，本文算法得到的顯著性檢測結(jié)果明顯優(yōu)于其他4種算法的檢測結(jié)果，在去掉了大部分噪聲的同時還能保證顯著性區(qū)域的清晰存在，較符合人類視覺注意機制。

從時間消耗這一因素來說，本文的算法也明顯優(yōu)于參考文獻[6]的算法。在隨機的顯著性檢測算法以及本文算法中，圖像塊的采樣量比較少，加速了程序運行的速度。而參考文獻[6]的算法是利用全部的圖像塊來進行像素顯著性值的計算，計算效率非常低下。此外，均勻的顯著性檢測與隨機的顯著性檢測算法相比，時間消耗明顯減少許多，這是由于隨機的顯著性檢測算法中，圖像塊需要按照一定的規(guī)則去逐個尋找，這個過程需耗費一定的時間，而均勻的顯著性檢測算法中，圖像塊是固定的，省去了查找圖像塊的時間。最終各算法的時間消耗如圖8所示。

3.3 關(guān)于顯著性檢測結(jié)果穩(wěn)定性的結(jié)果討論

顯著性檢測結(jié)果的穩(wěn)定性源于整個檢測過程中圖像聚類和圖像塊的選取方式兩個關(guān)鍵步驟。先對圖像用聚類算法進行粗檢測，可以很好地去除圖像中的背景信息，保留前景部分中感興趣的區(qū)域；然后將圖像均勻進行分塊，選取每個圖像塊的中心像素點，如此獲得2K個圖像塊，這將避免隨機的顯著性檢測中出現(xiàn)的情況，兼顧圖像的全局信息，因此其顯著性檢測結(jié)果較為穩(wěn)定。結(jié)合聚類算法能更好地去除圖像中的背景信息，加強了最終的檢測結(jié)果的穩(wěn)定性。本文算法與其他算法生成的顯著性結(jié)果穩(wěn)定性比較如圖9所示。

大量實驗表明，本文提出的基于聚類以及均勻分布的顯著性檢測算法能得到一個比較準確的顯著性檢測結(jié)果，與人類視覺注意機制符合程度較高，這表明本文方法存在較大的價值。在未來的工作中，將進一步致力于研究顯著性檢測的困難問題——背景復雜圖像的顯著性檢測算法，以進一步獲取對圖像顯著性檢測原理的認識。

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