显著性检测的四种经典方法

最近闲来蛋痛，看了一些显著性检测的文章，只是简单的看看，并没有深入的研究，以下将研究的一些收获和经验共享。

     先从最简单的最容易实现的算法说起吧：

1、 LC算法

参考论文：Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues。 Yun Zhai and Mubarak Shah.  Page 4-5。

    算法原理部分见论文的第四第五页。

      When viewers watch a video sequence, they are attracted not only by the interesting events, but also sometimes by the interesting objects in still images. This is referred as the spatial attention. Based on the psychological studies, human perception system is sensitive to the contrast of visual signals, such as color, intensity and texture. Taking this as the underlying assumption, we propose an e±cient method for computing the spatial saliency maps using the color statistics of images. The algorithm is designed with a linear computational complexity with respect to the number of image pixels. The saliency map of an image is built upon the color contrast between image pixels. The saliency value of a pixel Ik in an image I is defined as,

05422908335

     where the value of Ii is in the range of [0; 255], and || * ||represent the color distance metric。

要实现这个算法，只要有这个公式(7)就完全足够了。就是每个像素的显著性值是其和图像中其他的所有像素的某个距离的总和，这个距离一般使用欧式距离。

如果采用直接的公式定义，则算法的时间复杂度很高，这个的优化不用想就知道是直方图，我都懒得说了。

     注意这篇文章采用的一个像素的灰度值来作为显著性计算的依据。这样图像最多的像素值只有256种了。

     该算法的代码在HC对应的文章的附带代码里有，我这里贴出我自己的实现：

extern void Normalize(float *DistMap, unsigned char *SaliencyMap, int Width, int Height, int Stride, int Method = 0);/// <summary>
/// 实现功能： 基于SPATIAL ATTENTION MODEL的图像显著性检测
///    参考论文： Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues。 Yun Zhai and Mubarak Shah.  Page 4-5。
///    整理时间： 2014.8.2
/// </summary>
/// <param name="Src">需要进行检测的图像数据，只支持24位图像。</param>
/// <param name="SaliencyMap">输出的显著性图像，也是24位的。</param>
/// <param name="Width">输入的彩色数据的对应的灰度数据。</param>
/// <param name="Height">输入图像数据的高度。</param>
/// <param name="Stride">图像的扫描行大小。</param>
/// <remarks> 基于像素灰度值进行的统计。</remarks>void __stdcall SalientRegionDetectionBasedonLC(unsigned char *Src, unsigned char *SaliencyMap, int Width, int Height, int Stride)
{int X, Y, Index, CurIndex ,Value;unsigned char *Gray = (unsigned char*)malloc(Width * Height);int *Dist = (int *)malloc(256 * sizeof(int));int *HistGram = (int *)malloc(256 * sizeof(int));float *DistMap = (float *) malloc(Height * Width * sizeof(float));memset(HistGram, 0, 256 * sizeof(int));for (Y = 0; Y < Height; Y++){Index = Y * Stride;CurIndex = Y * Width;for (X = 0; X < Width; X++){Value = (Src[Index] + Src[Index + 1] * 2 + Src[Index + 2]) / 4;        //    保留灰度值，以便不需要重复计算HistGram[Value] ++;Gray[CurIndex] = Value;Index += 3;CurIndex ++;}}for (Y = 0; Y < 256; Y++){Value = 0;for (X = 0; X < 256; X++) Value += abs(Y - X) * HistGram[X];                //    论文公式（9），灰度的距离只有绝对值，这里其实可以优化速度，但计算量不大，没必要了Dist[Y] = Value;}for (Y = 0; Y < Height; Y++){CurIndex = Y * Width;for (X = 0; X < Width; X++){DistMap[CurIndex] = Dist[Gray[CurIndex]];        //    计算全图每个像素的显著性CurIndex ++;}}Normalize(DistMap, SaliencyMap, Width, Height, Stride);    //    归一化图像数据free(Gray);free(Dist);free(HistGram);free(DistMap);
}

算法效果：

17349305620 017509467095

20077122578 020203378154

2141368496502151149824422161028954022232128248

这篇论文并没有提到是否在LAB空间进行处理，有兴趣的朋友也可以试试LAB的效果。

2、HC算法

参考论文： 2011 CVPR Global Contrast based salient region detection Ming-Ming Cheng

这篇论文有相关代码可以直接下载的，不过需要向作者索取解压密码 ，有pudn账号的朋友可以直接在pudn上下载，不过那个下载的代码是用 opencv的低版本写的，下载后需要自己配置后才能运行，并且似乎只有前一半能运行（显著性检测部分）。

      论文提出了HC和RC两种显著性检测的算法，我这里只实现了HC。

      在本质上，HC和上面的LC没有区别，但是HC考虑了彩色信息，而不是像LC那样只用像素的灰度信息，由于彩色图像最多有256*256*256种颜色，因此直接基于直方图技术的方案不太可行了。但是实际上一幅彩色图像并不会用到那么多种颜色，因此，作者提出了降低颜色数量的方案，将RGB各分量分别映射成12等份，则隐射后的图最多只有12*12*12种颜色，这样就可以构造一个较小的直方图用来加速，但是由于过渡量化会对结果带来一定的瑕疵。因此作者又用了一个平滑的过程。 最后和LC不同的是，作者的处理时在Lab空间进行的，而由于Lab空间和RGB并不是完全对应的，其量化过程还是在RGB空间完成的。

     我们简单看看这个量化过程，对于一幅彩色图像，减少其RGB各分量的值，可以用Photoshop的色调分离功能直接看到其结果，如下所示：   

37347581300 38062584876 38161022669

原图：共有64330种颜色 色调分离  结果图：共有1143种颜色

（上图由于保存为JPG格式了，你们下载分析后实际颜色的数量肯定会有所不同了）。

对于上面的图，似乎觉得量化后区别不是特别大，但是我们在看一个例子：

41091652397 041330554765

  原图：172373种颜色 结果图：共有1143种颜色

      这种转换后的区别就比较大了，这就是作者说的瑕疵。

      在作者的附带代码中，有这个算法的实现，我只随便看了下，觉得写的比较复杂， 于是我自己构思了自己的想法。

      可以肯定的一点就是，为了加快处理速度必须降低图像的彩色信息量，但是我得控制这个降低的程度，那么我想到了我最那首的一些东西：图像的位深处理。在我的Imageshop中，可以将24位真彩色图像用尽量少的视觉损失降低为8位的索引图像。因此，我的思路就是这样，但是不用降低位深而已。

      那么这个处理的第一步就是找到彩色图像的中最具有代表性的颜色值，这个过程可以用8叉树实现，或者用高4位等方式获取。 第二，就是在量化的过程中必须采用相关的抖动技术，比如ordered dither或者FloydSteinberg error diffuse等。更进一步，可以超越8位索引的概念，可以实现诸如大于256的调色板，1024或者4096都是可以的，但是这将稍微加大计算量以及编码的复杂度。我就采用256种颜色的方式。量化的结果如下图：

41091652397[1] 053355082385

原图：172373种颜色 结果图：共有256种颜色

可以看到256种颜色的效果比上面的色调分离的1143种颜色的视觉效果还要好很多的。

     从速度角度考虑，用8叉树得到调色板是个比较耗时的过程，一种处理方式就是从原图的小图中获取，一半来说256*256大小的小图获取的调色板和原图相比基本没有啥区别，不过这个获取小图的插值方式最好是使用最近邻插值：第一：速度快；第二：不会产生新的颜色。

     最后，毕竟处理时还是有视觉损失和瑕疵，在我的算法最后也是对显著性图进行了半径为1左右的高斯模糊的。

     贴出部分代码：

/// <summary>
/// 实现功能： 基于全局对比度的图像显著性检测
///    参考论文： 2011 CVPR Global Contrast based salient region detection  Ming-Ming Cheng
///               http://mmcheng.net/salobj/
///    整理时间： 2014.8.3
/// </summary>
/// <param name="Src">需要进行检测的图像数据，只支持24位图像。</param>
/// <param name="SaliencyMap">输出的显著性图像，也是24位的。</param>
/// <param name="Width">输入的彩色数据的对应的灰度数据。</param>
/// <param name="Height">输入图像数据的高度。</param>
/// <param name="Stride">图像的扫描行大小。</param>
///    <remarks> 在Lab空间进行的处理，使用了整形的LAB转换，采用抖动技术将图像颜色总数量降低为256种，在利用直方图计算出显著性查找表，最后采用高斯模糊降低量化后的颗粒感。</remarks>void __stdcall SalientRegionDetectionBasedonHC(unsigned char *Src, unsigned char *SaliencyMap, int Width, int Height, int Stride)
{int X, Y, XX, YY, Index, Fast, CurIndex;int FitX, FitY, FitWidth, FitHeight;float Value;unsigned char *Lab = (unsigned char *) malloc(Height * Stride);unsigned char *Mask = (unsigned char *) malloc(Height * Width);float *DistMap = (float *) malloc(Height * Width * sizeof(float));float *Dist = (float *)malloc(256 * sizeof(float));int *HistGram = (int *)malloc(256 * sizeof(int));GetBestFitInfoEx(Width, Height, 256, 256, FitX, FitY, FitWidth, FitHeight);unsigned char *Sample = (unsigned char *) malloc(FitWidth * FitHeight * 3);InitRGBLAB();for (Y = 0; Y < Height; Y++)RGBToLAB(Src + Y * Stride, Lab + Y * Stride, Width);Resample (Lab, Width, Height, Stride, Sample, FitWidth, FitHeight, FitWidth * 3, 0);    //    最近邻插值RGBQUAD *Palette = ( RGBQUAD *)malloc( 256 * sizeof(RGBQUAD));GetOptimalPalette(Sample, FitWidth, FitHeight, FitWidth * 3, 256, Palette);ErrorDiffusionFloydSteinberg(Lab, Mask, Width, Height, Stride, Palette, true);            //    先把图像信息量化到较少的范围内，这里量化到256种彩色memset(HistGram, 0, 256 * sizeof(int));for (Y = 0; Y < Height; Y++){CurIndex = Y * Width;for (X = 0; X < Width; X++){HistGram[Mask[CurIndex]] ++;CurIndex ++;}}for (Y = 0; Y < 256; Y++)                                // 采用类似LC的方式进行显著性计算{Value = 0;for (X = 0; X < 256; X++) Value += sqrt((Palette[Y].rgbBlue - Palette[X].rgbBlue)*(Palette[Y].rgbBlue - Palette[X].rgbBlue) + (Palette[Y].rgbGreen- Palette[X].rgbGreen)*(Palette[Y].rgbGreen - Palette[X].rgbGreen) + (Palette[Y].rgbRed- Palette[X].rgbRed)*(Palette[Y].rgbRed - Palette[X].rgbRed)+ 0.0 )  * HistGram[X];Dist[Y] = Value;}for (Y = 0; Y < Height; Y++){CurIndex = Y * Width;for (X = 0; X < Width; X++){DistMap[CurIndex] = Dist[Mask[CurIndex]];CurIndex ++;}}Normalize(DistMap, SaliencyMap, Width, Height, Stride);                //    归一化图像数据GuassBlur(SaliencyMap, Width, Height, Stride, 1);                    //    最后做个模糊以消除分层的现象free(Dist);free(HistGram);free(Lab);free(Palette);free(Mask);free(DistMap);free(Sample);FreeRGBLAB();
}

上述方式比直接的Bruce-force的实现方式快了NNNN倍，比原作者的代码也快一些。并且效果基本没有啥区别。

21413684965[1] 102022126650 105283687668 108008374655

原图 HC结果,用时20ms 直接实现：150000ms 原作者的效果

10562439467 111032439262 112224461834 10163836312 110227903221 114282273439

我做的HC和原作者的结果有所区别，我没仔细看代码，初步怀疑是不是LAB空间的处理不同造成的，也有可能是最后的浮点数量化到[0,255]算法不同造成的。

三：AC算法

参考论文：Salient Region Detection and Segmentation Radhakrishna Achanta, Francisco Estrada, Patricia Wils, and Sabine SÄusstrunk 2008 , Page 4-5

这篇论文提出的算法的思想用其论文的一句话表达就是：

saliency is determined as the local contrast of an image region with respect to its neighborhood at various scales.

具体实现上，用这个公式表示：

21005242391

以及：

21275405269

其实很简单，就是用多个尺度的模糊图的显著性相加来获得最终的显著性。关于这个算法的理论分析，FT算法那个论文里有这样一段话：

     Objects that are smaller than a filter size are detected ompletely, while objects larger than a filter size are only artially detected (closer to edges). Smaller objects that are well detected by the smallest filter are detected by all three filters, while larger objects are only detected by the larger filters. Since the final saliency map is an average of the three feature maps (corresponding to detections of he three filters), small objects will almost always be better highlighted.

    这个算法编码上也非常简单：

/// <summary>
/// 实现功能： saliency is determined as the local contrast of an image region with respect to its neighborhood at various scales
/// 参考论文： Salient Region Detection and Segmentation   Radhakrishna Achanta, Francisco Estrada, Patricia Wils, and Sabine SÄusstrunk   2008  , Page 4-5
///    整理时间： 2014.8.2
/// </summary>
/// <param name="Src">需要进行检测的图像数据，只支持24位图像。</param>
/// <param name="SaliencyMap">输出的显著性图像，也是24位的。</param>
/// <param name="Width">输入的彩色数据的对应的灰度数据。</param>
/// <param name="Height">输入图像数据的高度。</param>
/// <param name="Stride">图像的扫描行大小。</param>
/// <param name="R1">inner region's radius R1。</param>
/// <param name="MinR2">outer regions's min radius。</param>
/// <param name="MaxR2">outer regions's max radius。</param>
/// <param name="Scale">outer regions's scales。</param>
///    <remarks> 通过不同尺度局部对比度叠加得到像素显著性。</remarks>void __stdcall SalientRegionDetectionBasedonAC(unsigned char *Src, unsigned char *SaliencyMap, int Width, int Height, int Stride, int R1, int MinR2, int MaxR2, int Scale)
{int X, Y, Z, Index, CurIndex;unsigned char *MeanR1 =(unsigned char *)malloc( Height * Stride);unsigned char *MeanR2 =(unsigned char *)malloc( Height * Stride);unsigned char *Lab = (unsigned char *) malloc(Height * Stride);float *DistMap = (float *)malloc(Height * Width * sizeof(float));InitRGBLAB();    for (Y = 0; Y < Height; Y++) RGBToLAB(Src + Y * Stride, Lab + Y * Stride, Width);                    //    注意也是在Lab空间进行的memcpy(MeanR1, Lab, Height * Stride);if (R1 > 0)                                                                    //    如果R1==0，则表示就取原始像素BoxBlur(MeanR1, Width, Height, Stride, R1);memset(DistMap, 0, Height * Width * sizeof(float));for (Z = 0; Z < Scale; Z++){memcpy(MeanR2, Lab, Height * Stride);BoxBlur(MeanR2, Width, Height, Stride, (MaxR2 - MinR2) * Z / (Scale - 1) + MinR2);for (Y = 0; Y < Height; Y++) {Index = Y * Stride;CurIndex = Y * Width;for (X = 0; X < Width; X++)                    //    计算全图每个像素的显著性{DistMap[CurIndex] += sqrt( (MeanR2[Index] - MeanR1[Index]) * (MeanR2[Index] - MeanR1[Index]) + (MeanR2[Index + 1] - MeanR1[Index + 1]) * (MeanR2[Index + 1] - MeanR1[Index + 1]) + (MeanR2[Index + 2] - MeanR1[Index + 2]) * (MeanR2[Index + 2] - MeanR1[Index + 2]) + 0.0) ;CurIndex++;Index += 3;}}}Normalize(DistMap, SaliencyMap, Width, Height, Stride, 0);        //    归一化图像数据free(MeanR1);free(MeanR2);free(DistMap);free(Lab);FreeRGBLAB();
}

核心就是一个 boxblur,注意他也是在LAB空间做的处理。

29221809531 129383992477

30436494743 130500407422

31161027161 131321966378

以上检测均是在R1 =0 , MinR2 = Min(Width,Height) / 8 . MaxR2 = Min(Width,Height) / 2, Scale = 3的结果。

4、FT算法

参考论文： Frequency-tuned Salient Region Detection， Radhakrishna Achantay， Page 4-5, 2009 CVPR

这篇论文对显著性检测提出了以下5个指标：

           1、 Emphasize the largest salient objects.

           2、Uniformly highlight whole salient regions.

           3、Establish well-defined boundaries of salient objects.

           4、Disregard high frequencies arising from texture, noise  and blocking artifacts.

           5、Efficiently output full resolution saliency maps.

    而起最后提出的显著性检测的计算方式也很简答 ：

36209939447

       where I is the mean image feature vector, I!hc (x; y) is the corresponding image pixel vector value in the Gaussian blurred version (using a 55 separable binomial kernel) of the original image, and || *|| is the L2 norm.

这个公式和上面的五点式如何对应的，论文里讲的蛮清楚，我就是觉得那个为什么第一项要用平局值其实直观的理解就是当高斯模糊的半径为无限大时，就相当于求一幅图像的平均值了。

     这篇论文作者提供了M代码和VC的代码，但是M代码实际上和VC的代码是不是对应的, M代码是有错误的,他求平均值的对象不对。

     我试着用我优化的整形的LAB空间来实现这个代码，结果和原作者的效果有些图有较大的区别，最后我还是采用了作者的代码里提供的浮点版本的RGBTOLAB。

     相关参考代码如下：

/// <summary>
/// 实现功能： 基于Frequency-tuned 的图像显著性检测
///    参考论文： Frequency-tuned Salient Region Detection， Radhakrishna Achantay， Page 4-5, 2009 CVPR 
///               http://ivrgwww.epfl.ch/supplementary_material/RK_CVPR09/
///    整理时间： 2014.8.2
/// </summary>
/// <param name="Src">需要进行检测的图像数据，只支持24位图像。</param>
/// <param name="SaliencyMap">输出的显著性图像，也是24位的。</param>
/// <param name="Width">输入的彩色数据的对应的灰度数据。</param>
/// <param name="Height">输入图像数据的高度。</param>
/// <param name="Stride">图像的扫描行大小。</param>
///    <remarks> 在Lab空间进行的处理，但是不能用库中的整形RGBLAB颜色函数，必须用原始的浮点数处理。不然很多结果不明显，原因未知。</remarks>void __stdcall SalientRegionDetectionBasedOnFT(unsigned char *Src, unsigned char *SaliencyMap, int Width, int Height, int Stride)
{int X, Y, XX, YY, Index, Fast, CurIndex, SrcB, SrcG, SrcR, DstB, DstG, DstR;float *Lab = (float *) malloc(Height * Stride * sizeof(float));float *DistMap = (float *) malloc(Height * Width * sizeof(float));float MeanL = 0, MeanA = 0, MeanB = 0;for (Y = 0; Y < Height; Y++) RGBToLABF(Src + Y * Stride, Lab + Y * Stride, Width);                //    浮点类型的数据转换for (Y = 0; Y < Height; Y++) {Index = Y * Stride;for (X = 0; X < Width; X++){MeanL +=  Lab[Index];MeanA +=  Lab[Index + 1];MeanB +=  Lab[Index + 2];Index += 3;}}MeanL /= (Width * Height);                                            //    求LAB空间的平均值MeanA /= (Width * Height);MeanB /= (Width * Height);GuassBlurF(Lab, Width, Height, Stride, 1);                            //    use Gaussian blur to eliminate fine texture details as well as noise and coding artifactsfor (Y = 0; Y < Height; Y++)                                        //    网站的matlab代码的blur部分代码不对{Index = Y * Stride;CurIndex = Y * Width;for (X = 0; X < Width; X++)                                        //    计算像素的显著性{DistMap[CurIndex++] = (MeanL - Lab[Index]) *  (MeanL - Lab[Index]) +  (MeanA - Lab[Index + 1]) *  (MeanA - Lab[Index + 1]) +  (MeanB - Lab[Index + 2]) *  (MeanB - Lab[Index + 2])   ;Index += 3;}}Normalize(DistMap, SaliencyMap, Width, Height, Stride);                //    归一化图像数据free(Lab);free(DistMap);}

    检测效果如下图:

44259462660 144327743740

45101658082 145183999634

五、四种算法的综合比较

通过一些试验图像，我到时觉得4种算法，FT的效果最为明显，举例如下：

46465405740 147091962053 147533998948

原图   FT(50ms) AC(25ms)

148531498161 149335247459

LC(2ms) AC(23ms)

只有FT检测出了那个叶。

54362908361 154467581798 155323214179

原图            FT         AC 156200404999 157033681795

LC AC

六、下一步工作

这里我研究的几种显著性分析都是很简单很基础的算法，实现起来也比较方便，现在还有很多效果显著但是算法比较复杂的论文，等有空或者有能力的是在去看看他们。在这显著性分析只是很多其他处理的第一步，有了这个基础，我也想看看后续的分割或者再感知缩放方面的应用吧。

http://files.cnblogs.com/Imageshop/salientregiondetection.rar

37183999457

做了一个测试集。

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2022张宇考研基础30讲 第八讲 一元函数积分学的概念与计算

文章目录 第八讲 一元函数积分学的概念与计算不定积分原函数&#xff08;不定积分&#xff09;存在定理用导数介值定理解释 定积分变限积分不定积分与变限积分的比较 积分的奇偶性积分的周期性反常积分基本积分公式基本积分方法凑微分法换元法分部积分法&#xff1a; 有理函数的…
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2022mathorcupD题思路交流

2022mathorcupD题思路交流

今年Mathorcup难度整体难度比较大&#xff0c;四道题对算法编程能力要求都较高&#xff0c;计算量都比较大。作为新手的话建议可以优先考虑A和D题&#xff0c;整体对新手稍微友好一些。这里给出D题我的思路&#xff0c;仅供大家参考。移动通信网络站址规划和区域聚类问题&#…
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高等数学辅导讲义严选题辅导讲义（学习笔记）

高等数学辅导讲义严选题辅导讲义（学习笔记）

第一章 函数 极限 连续&#xff08;选择题部分&#xff09;&#xff1a; 问题描述 问题分析&#xff1a; 思路&#xff1a;判断ABC三个选项比较复杂&#xff0c;D选项易于判断 解决方法&#xff1a; 问题描述 问题分析&#xff1a; 定理&#xff1a;若f&#xff08;x&#xff0…
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【考研笔记】数学一 · 高等数学笔记

【考研笔记】数学一 · 高等数学笔记

考研一战顺利上岸啦&#xff0c;报考专业计算机科学与技术&#xff0c;考的数一英一。现在离开学还有段时间&#xff0c;所以趁机把自己的笔记都整理一下&#xff0c;希望可以帮到一些备考的同学。 写在前面&#xff1a; 首先说一下自己的复习计划跟想法。数一今年有点难&am…
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全国大学生数学竞赛备考——高数上（极限、导数、微分、积分、级数）

全国大学生数学竞赛备考——高数上（极限、导数、微分、积分、级数）

我真的会忘&#xff08;3&#xff09; 极限两个重要极限公式常用极限公式 导数、微分与积分牛顿-莱布尼茨公式莱布尼兹公式微分中值定理罗马中值定理拉格朗日中值定理柯西定理 泰勒公式几个常见的麦克劳林公式 洛必达曲率曲率圆牛顿迭代法积分中值定理分部积分法 级数正项级数审…
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考研数学刷题知能行怎么样？

考研数学刷题知能行怎么样？

被考研数学折磨的小伙伴看过来&#xff01; 恭喜你&#xff0c;捡到宝了&#xff01;本人22考研数二选手&#xff0c;人在宿舍&#xff0c;刚下考场。本人从高中开始数学就一直很拉胯&#xff0c;学数学对我来说真的是太折磨了QAQ 从1月份开始准备考研数学&#xff0c;一开始真…
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知能行考研数学的高数部分怎么样？大一可以用吗？

知能行考研数学的高数部分怎么样？大一可以用吗？

目录 方法一等价替换 方法二泰勒公式 方法三洛必达法则 一、值得一看的网课 二、带着问题听课 三、如何调整在学习高数时的心态 四、总结 我上大学的时候&#xff0c;面对这两部分知识点&#xff0c;也学得很吃力&#xff0c;尤其是微积分 但是后来我学明白之后&#x…
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迭代后首波实测！360智脑一键联网，代码超强，AI诈骗一眼看穿

迭代后首波实测！360智脑一键联网，代码超强，AI诈骗一眼看穿

360大模型&#xff08;又&#xff09;交卷了&#xff01;作为国内首个能联网的大模型&#xff0c;360智脑给了我们怎样的惊喜&#xff1f;话不多说&#xff0c;新鲜出炉的第一手实测来了。 不得不说&#xff0c;自从GPT大模型混战开赛之后&#xff0c;教主周鸿祎可谓是存在感十…
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