基于DCT块特征与背景先验的JPEG图像显著性检测算法

孙小龙，刘漳辉，郭文忠,

(1. 福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 350116； 2. 福建省计算机网络与智能信息处理重点实验室，福建 福州 350116)

基于DCT块特征与背景先验的JPEG图像显著性检测算法

孙小龙1，刘漳辉2，郭文忠1, 2

(1. 福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 350116； 2. 福建省计算机网络与智能信息处理重点实验室，福建 福州 350116)

提出一种新颖的基于最短路径的JPEG图像显著性检测算法. 算法在JPEG图像的DCT系数块中直接提取出灰度、纹理和颜色3种低层次图像特征； 然后，通过计算其内部块到达图像边界的最短路径来得到最终显著性值； 最后，在公开测试集MSRA-1000上与多种图像显著性检测算法进行对比. 实验结果显示，方法在4种不同的评测标准上都优于对照算法，并且能够快速、高效地产生令人满意的显著性图.

显著性检测； JPEG图像； DCT系数； 最短路径

0 引言

人类对于判断复杂场景中哪些区域或部分最具吸引力有一种天赋的直觉. 认知心理学的相关研究[1]指出，人类这一快速准确的判断机制是建立在将人类视觉系统中有限的资源分配给场景中的某些区域或部分进行详细地处理来实现的，而对于场景中的其他部分视觉系统则分配较少甚至不为其分配相关资源. 根据生物学的研究结论，Itti等[2]指出了人类视觉注意力应该分为两个阶段： 注意前期和注意期. 在注意前期，人类的视觉神经并行地处理外部视觉刺激，在这个阶段视觉系统得到了场景图像的低层次特征；……