一种基于稀疏表示的视觉显著性检测方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏表示的视觉显著性检测方法，首先，通过鉴别性字典学习和分析，对字典中包含显著性特征的原子和不含显著性特征的原子进行分类，从而构建得到多个鉴别性字典；其次，通过对各图像块在鉴别性字典下的稀疏编码系数的分析，对各图像块所属的类别进行分类，区分出含有视觉显著性特征的前景图像块和不含显著性特征的背景图像块；然后，通过对各图像块的稀疏重建误差的分析，从鉴别性字典中去除对前景图像块重构能力强，而对背景图像块重构能力弱的原子；最后，进行显著图计算。本发明通过深入挖掘稀疏表示模型本身来实现视觉显著性检测，故可以获得比传统基于稀疏表示的显著性检测方法更加精确的结果。