基于视觉注意机制的图像抠图算法研究

刘向东

摘要：基于视觉注意机制的图像抠图算法，是当前图像分割技术中较为先进的计算方法。它具有人类视觉感知的相关特征，在批量抠图处理中具有广阔的运用空间。本文主要介绍基于视觉机制的常用图像算法以及相关的处理模型。

关键词：继电保护；原理；整定值；计算

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）05-0199-02

人类在视觉感知中往往会选择自己感兴趣的部分进行信息处理，这与数字图像处理中的图像分割算法拥有一种特殊的对应关系。抠图是图像分割中一种特殊的形式，通常情况下以交互的形式对输入的图像进行处理，其目的就是为了在有限的用户输入条件下，从图像中提取出前景对象。基于视觉显著信息提取有效像素的新方法，可以将视觉注意力的转移焦点在时间序列中的变化，作为图像抠图的新约束规则，它的运用能改进常用交互方法中存在的不足，实现抠图的批量处理目标。

1 基于视觉注意机制的图像抠图算法的特征

一般的自然图像中，拥有大量的冗余信息，人们在获取图像信息的过程中，可采用一种方式帮助视觉感知系统将相关无用的信息剥离，只留下有意义的信息。这种有效提高视觉感知系统处理问题的方式，就是选择性注意机制，在图像处理中称为视觉注意机制。与传统交互式的图像抠图算法相比，视觉注意机制下的算法能够运用图像的显著信息特征，为具体的抠图算法提供空间先验知识，突破了由用户提供先验知识的盲目性，极大提升了抠图效率，并有效降低了人工成本。另外，在实际的抠图任务中，视觉注意机制改进了以金字塔为结构构建视觉注意模型的局限，获得的图像显著图可以有效帮助完成抠图任务。最后，视觉注意机制的图像抠图算法能够增加至顶而下的任务驱动，促进了视觉注意焦点模式的转变，有效地将注意焦点停留在显著物体上，使抠图的效率和质量都能够得到保障。

2 常见抠图算法的介绍

抠图技术在影视制作领域中运用较为广泛，自然背景下的半自动抠图技术尚未完全运用于商业视觉特效的制作中，然而其能够作为视频抠图的重要补充，能够帮助用户很好的完善图像效果。常见抠图算法的交互方式主要有魔杖、智能剪刀及图像分割等方式。

视觉注意模型是依据人类神经系统对外界信息接收的差异性，而运用于图像分割技术的尝试。视觉显著性是视觉注意机制中一个运用较广的特性，在感知系统中能够产生特殊的刺激时，这个区域即具有视觉显著性。下图1中，就是一种直观的视觉显著性示例，在一群方块中，我们能够迅速感知与其他个体不一样的元素。

在图像分割中，所谓的显著性模型就是根据若干图像特征，来分析图像中具有显著性特征的部分，这种基于显著性计算的模型与人眼的感知具有一定的相关性，即形成了一种视觉注意机制的抠图处理模型。

3基于视觉注意机制的图像抠图计算方法

在实际的实践过程中，研究者提出了一种基于感知颜色空间的抠图操作方式，在计算透明度值的时候，基于人类视觉感知的模式，可归纳为以下几个环节。

首先，确定前景轮廓，对所有前景点颜色值进行加权平均获得前景色，并通过空间高斯分布来强化邻近点的影响。在这个过程中，前景点和邻近点在图像空间商的二维距离可以通过准确的计算获得。其次，在通过计算获得色度透明值和亮度透明值。这种计算方式获得的图像处理参数是较为准确的，但在透明度的计算中使用的模型较为简单，只适用于并不复杂、轮廓光滑的图像。针对背景色和前景色较为复杂的图像，处理效果并不理想。然而，这种图像处理的思路确是具有较大发展空间的。

基于视觉注意机制的图像抠图算法，主要由视觉注意控制模块和抠图模块两个核心的模块组成。其中，视觉注意控制模块旨在协调完成信息加工资源的分配，这也体现了视觉注意机制的选择性和主动性。前沿研究领域构建了一个基于视觉显著性的计算框架，包括特征提取、特征图构建和特征图融合三个阶段。比如，在处理一张图像的时候，首先提取初级视觉特征，包括颜色、亮度、朝度等，同事生成每个初级特征所对应的显著图；接着通过定义这些特征图合并准则，融合不同的显著特征图，最后形成视觉显著图。下图2位视觉注意机制的框架图。

当前，在实际的抠图计算中，拥有不同的计算模型，主要围绕着图像的显著性展开，其中以基于高斯金字塔构建的注意模型最为清晰。它是以中央周边差算子分别计算图像的颜色、亮度和朝向，进而形成初级视觉特征下的特征图，再经过合并计算的到显著特征图。所得的显著特征数值即为对应像素点的显著值，基于这一计算模型的实际抠图尝试均取得了不错的结果。

而在抠图模块中，主要采用闭型抠图的方式，这也是数学领域的重要研究分支，主要通过求解线性方程或者不等式来获得结果。这就很好地简化了相关算法的复杂性，具有较高的实用性和可操作性。其交互性也很好，仅需要较少的空间约束便能获得可靠的结果。

参考文献：

[1] 沈洋，林晓，谢志峰，等. 交互式前景抠图技术综述[J].计算机辅助设计与图形学学报，2014（04）.

[2] 沈洋，林晓，谢志峰， 等.交互式前景抠图技术综述[J].计算机辅助设计与图形学学报， 2014（04） .