0  引言

圖像的顯著性^［1］概念是人類(lèi)在研究視覺(jué)感知機(jī)制的過(guò)程中提出來(lái)的,，可以理解為視覺(jué)場(chǎng)景中物體吸引人類(lèi)注意力的程度。近年來(lái)，圖像顯著性檢測(cè)研究受到了廣泛關(guān)注,，并在物體識(shí)別,、圖像檢索等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。早期的工作主要基于人工設(shè)計(jì)的視覺(jué)特征進(jìn)行顯著性檢測(cè),，例如對(duì)比算法^［1］以及多尺度顯著區(qū)域融合^［2］等,。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)被逐漸用于圖像顯著性檢測(cè),，并取得了良好的實(shí)驗(yàn)效果［3］,。隨著深度相機(jī)的普及，深度圖像（RGB-D圖像）的數(shù)據(jù)規(guī)模呈爆炸式增長(zhǎng),，而且能克服二維圖像丟失深度信息的不足,，因此利用深度信息提升視覺(jué)分析性能逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域新的趨勢(shì)，吸引了研究人員的關(guān)注,。在已有研究中,，文獻(xiàn)［4］融合了深度信息來(lái)檢測(cè)圖像中的顯著目標(biāo)，文獻(xiàn)^［5］采用了一種進(jìn)化策略檢測(cè)RGB-D圖像中的顯著區(qū)域,。以上工作均局限于檢測(cè)單幅圖像的顯著性,，難以用于檢測(cè)一組相關(guān)圖像的協(xié)同顯著性。

較之單幅圖像顯著性檢測(cè),，圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)力求在一組內(nèi)容相關(guān)的圖片中發(fā)現(xiàn)共有的顯著目標(biāo),。理論上，互相關(guān)聯(lián)的圖片組包含了更多信息,，而且重復(fù)出現(xiàn)的目標(biāo)有助于進(jìn)一步理解圖像,。對(duì)于RGB圖像，文獻(xiàn)［6］通過(guò)采用3個(gè)自下而上的顯著特征（對(duì)比特征,、空間特征以及相似特征）進(jìn)行特征聚類(lèi)來(lái)獲得協(xié)同顯著圖,。文獻(xiàn)［7］提出了一個(gè)基于多層分割的算法模型，該算法在粗分割的基礎(chǔ)上確定目標(biāo)輪廓,，然后通過(guò)細(xì)分割檢測(cè)區(qū)域間的相似性,。文獻(xiàn)［8］通過(guò)基于圖模型的流行排序算法獲得協(xié)同顯著圖，但是僅使用單一圖模型必然會(huì)丟失部分信息,。近年來(lái),，探索RGB-D圖像的協(xié)同顯著性也逐漸成為研究熱潮。與以往的前向檢測(cè)策略不同,，文獻(xiàn)［9］設(shè)計(jì)了一個(gè)反饋迭代優(yōu)化模型來(lái)檢測(cè)協(xié)同顯著目標(biāo),。文獻(xiàn)［10］通過(guò)特征匹配約束和顯著性標(biāo)記傳播實(shí)現(xiàn)對(duì)RGB-D圖像的協(xié)同顯著性檢測(cè)?？梢钥吹竭@些方法依賴(lài)于算法中所設(shè)計(jì)的自下而上的先驗(yàn)特征,，而且并沒(méi)有充分利用單幅圖像的顯著信息,，因此在檢測(cè)效果上仍有很大的提升空間。

為了克服上述不足,，本文提出了一種基于多視角信息融合的RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)算法,。如圖1所示，考慮到單幅圖像的顯著圖包含了大量的圖像前景區(qū)域信息,，本文首先采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)獲得效果良好的單幅RGB圖像的顯著圖,。接著，提取圖像的多種類(lèi)型特征建立多圖模型,，采用流形排序算法初步檢測(cè)到協(xié)同顯著性目標(biāo),。然后使用基于深度信息的顯著圖對(duì)初始的協(xié)同顯著圖進(jìn)行優(yōu)化，最后使用秩約束算法將多種顯著信息進(jìn)行融合,，在進(jìn)一步增強(qiáng)目標(biāo)顯著性的同時(shí)降低了非顯著區(qū)域的影響,。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)結(jié)果證明了本文方法的優(yōu)越性能,。

1  RGB-D圖像的協(xié)同顯著性檢測(cè)

1.1  基于DHSNet的單幅圖像顯著性檢測(cè)

深度學(xué)習(xí)誕生以后,，研究人員提出了各種模型來(lái)進(jìn)行顯著性檢測(cè)。盡管一些卷積網(wǎng)絡(luò)在檢測(cè)效果上取得了長(zhǎng)足進(jìn)步,，但仍然可能存在以下不足：（1）沒(méi)有優(yōu)先考慮全局特征,；（2）單獨(dú)處理超像素等局部區(qū)域時(shí)，并沒(méi)有在映射空間中充分利用它們之間的關(guān)聯(lián)信息,。深度層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Hierarchical Saliency Network,，DHSNet)^［3］很好地克服了這些不足，它采用先卷積而后逐步細(xì)化微調(diào)的方式不斷優(yōu)化顯著性檢測(cè)結(jié)果,。因此,，給定RGB圖像集，采用DHSNet來(lái)獲得效果良好的單幅圖像的顯著圖,。

1.2  基于多視角信息融合的圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)算法

（1）多圖模型

僅依賴(lài)于單一圖模型的檢測(cè)算法^［8］不可避免地會(huì)丟失部分重要的圖像信息,，因此本文提出了一種基于多視角信息融合的協(xié)同顯著性檢測(cè)算法，通過(guò)多種圖像特征建立多圖模型^［11］來(lái)檢測(cè)協(xié)同顯著目標(biāo),。給定RGB圖像集及屬于Ii的超像素^［6］的集合Ωⁱ=,，首先抽取共G種類(lèi)型的圖像特征，接著,，將任一超像素作為節(jié)點(diǎn)V,，將節(jié)點(diǎn)之間的特征距離作為連接權(quán)重建立圖模型ζ=(V,W)，定義連接權(quán)重為：

式中xg,j為節(jié)點(diǎn)xg,i的近鄰節(jié)點(diǎn),，g表示某一種圖像特征,。采用多種類(lèi)型的圖像特征建立多圖模型，其損失函數(shù)為：

其中矩陣W_g,ij由w_g,ij構(gòu)成且D_g,ii=,。理論上,，每個(gè)圖模型的權(quán)重是不同的,。引入?yún)?shù)λ獲得公式(1)關(guān)于f和β的凸模型：

采用迭代的方式對(duì)式(3)求解。分別對(duì)f以及β求導(dǎo),，有：

固定f求βg：

固定β可以求得f：

其中fT是f的轉(zhuǎn)置矩陣,，Lg=D－1/2gWgD－1/2g為相應(yīng)的拉普拉斯矩陣。

（2）協(xié)同顯著性檢測(cè)

考慮到單幅圖像的顯著圖可以為協(xié)同顯著目標(biāo)的檢測(cè)提供重要的信息,，因此采用流行排序算法進(jìn)行協(xié)同顯著性檢測(cè),。給定單幅圖像的顯著圖S1，對(duì)于任一包含Z幅圖像的圖像組,，首先根據(jù)顯著圖S1給每張圖像賦初始顯著值,，記為y=［y1,y2,…,yZ］，對(duì)于任意yk(1≤k≤Z),，可以通過(guò)協(xié)同顯著性檢測(cè)算法公式(6)獲得余下的(Z－1)張圖像的初始協(xié)同顯著圖,，按照相同的方法，對(duì)每一張圖像輪流進(jìn)行上述操作,。因此對(duì)于每幅圖像總共可以得到(Z－1)張協(xié)同顯著圖SMZ－1和1張初始的顯著圖,。將Z幅顯著圖SMZ進(jìn)行融合獲得協(xié)同顯著圖：

其中t表示超像素, rep(·)為在Z個(gè)圖像中某一超像素被記為顯著目標(biāo)的次數(shù)。通過(guò)該算法過(guò)程,，不僅可以在單幅圖像顯著圖的基礎(chǔ)上增加未標(biāo)記的協(xié)同顯著區(qū)域,，而且抑制了非協(xié)同顯著區(qū)域。

1.3  基于深度圖的顯著性檢測(cè)及融合

對(duì)比因子類(lèi)似于人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的感受野,，因此對(duì)比線索廣泛用于顯著性度量,。對(duì)于圖像I_i的任一像素點(diǎn)r_a，定義特征對(duì)比線索^［12］為：

與RGB圖一樣,，深度空間里唯一的距離信息也可以增強(qiáng)目標(biāo)的顯著性,。D(r_a,r_b)為像素r_a和r_b的深度信息差異，也可以看作是相對(duì)顯著程度,，ω(r_a,r_b)是空間權(quán)重項(xiàng),，分別定義為：

其中，d(r_a,r_b)是像素r_a和r_b的歐式空間距離, α²為常數(shù)控制空間權(quán)重,。在視覺(jué)注意機(jī)制中,，人們更傾向于關(guān)注圖像的中心區(qū)域。因此引入空間偏置進(jìn)行平滑：

式中第一項(xiàng)反映了中心偏置,，l_a為像素坐標(biāo),，N是高斯核函數(shù)，θ為圖像中心,，方差σ²為歸一化后的圖像半徑,。第二項(xiàng)為深度信息偏置，定義為：

其中,，q=max{d_a}－min{d_a},，為深度圖中距離da最遠(yuǎn)和最近的像素之間的距離,，γ為平衡參數(shù)。借助于中心偏置,，基于深度圖的顯著性檢測(cè)模型可以定義為：

基于深度信息的顯著圖雖然包含了重要的顯著信息,，但同時(shí)也要進(jìn)一步去除非協(xié)同顯著的區(qū)域?？紤]到單幅圖像的顯著圖S1基本包含了顯著區(qū)域,，首先采用掩碼的方式大致剔除非前景區(qū)域，然后考慮如下的融合方法：如果協(xié)同顯著區(qū)域的顯著值較大則將其保留下來(lái),，否則應(yīng)將其與基于深度信息的顯著圖進(jìn)行線性擬合,，即：

1.4  基于秩約束的融合算法

作為顯著性檢測(cè)研究的發(fā)展，協(xié)同顯著性檢測(cè)不僅和單幅圖像的顯著性檢測(cè)一樣遵循視覺(jué)顯著機(jī)制,，而且顯著目標(biāo)在多張圖片中展現(xiàn)出了較高的相似度和穩(wěn)定性,，在數(shù)學(xué)矩陣上表現(xiàn)為低秩特征，稱(chēng)之為秩約束^［13］,。給定圖片集,，通過(guò)M個(gè)顯著性檢測(cè)方法計(jì)算獲得N×M顯著圖。首先通過(guò)顯著性閾值（設(shè)置為0.3）得到圖像的前景區(qū)域f,，然后計(jì)算得到1 000維的RGB顏色直方圖作為該前景區(qū)域的顏色特征,，記為F=［f1,f2,…,fM］,，計(jì)算其近似低秩矩陣R：

式中ψ為控制E的稀疏性的權(quán)重參數(shù),，采用主成分分析算法（RPCA）^［14］來(lái)解決相應(yīng)的凸優(yōu)化問(wèn)題。理論上,，對(duì)于所有的輸入圖像, 其協(xié)同顯著圖通過(guò)利用自適應(yīng)權(quán)重融合每個(gè)獲得：

式中為的權(quán)重,，滿足0≤≤1,且：

其中為E^*的第i列。當(dāng)稀疏誤差越小時(shí),，該區(qū)域的協(xié)同顯著性概率就越大,。

2  實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

2.1  數(shù)據(jù)集及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

Cosal150數(shù)據(jù)集目前被廣泛用于RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)中,，令α²=0.4,，ηg=0.01，γ=5,，ρ=0.5,，δ=0.01，σ²=1,，ψ=0.05,。對(duì)于RGB圖像分別抽取顏色特征以及紋理特征，同時(shí)通過(guò)FCN^［15］深度網(wǎng)絡(luò)抽取Conv1_2層特征和Conv5_3層特征,，因此G=4,。在實(shí)驗(yàn)中經(jīng)過(guò)MAE測(cè)試令λ=1.2,。在秩約束融合過(guò)程中，將S1,、S2,、S3以及通過(guò)LI G等^［16］設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型獲得的單幅圖像顯著圖進(jìn)行融合。為了定量比較試驗(yàn)效果,，采用準(zhǔn)確率-召回率(Precision-Recall)曲線和平均絕對(duì)誤差（MAE）兩種評(píng)價(jià)規(guī)則,。準(zhǔn)確率與召回率曲線是通過(guò)改變顯著閾值判斷像素是否顯著獲得的。MAE是顯著圖和真實(shí)標(biāo)注圖之間的平均絕對(duì)誤差,，定義為：

其中,，S(x,y)為算法預(yù)測(cè)的顯著圖，GT(x,y)為標(biāo)注的真實(shí)顯著圖,，W,、H分別為圖像的寬度和高度。

2.2  效果對(duì)比

將本文提出的算法與其他協(xié)同顯著性檢測(cè)方法做對(duì)比,。對(duì)于RGB圖像,，主要與模型CB^［6］、HS^［7］,、SCS^［11］進(jìn)行對(duì)比,。針對(duì)RGB-D圖像，主要與代表性的檢測(cè)模型MFM^［10］,、IC^［9］進(jìn)行對(duì)比,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2以及表1所示?？梢钥吹?，本文方法在PR曲線上大幅領(lǐng)先其他方法。對(duì)于MAE,，本文方法取得了最小值0.093,，相比MFM下降了32.61%。

2.3  算法分析

為了證明多圖模型以及深度信息的重要作用,，對(duì)算法模型進(jìn)行逐步分析,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3及表2所示。從PR曲線可以看到在采用多圖模型后（MG）,檢測(cè)結(jié)果與單圖模型^［8］（SG）相比有顯著提升,，對(duì)應(yīng)的MAE下降了30.00%,。加入深度信息后（MG-D），PR曲線進(jìn)一步提升,，同時(shí)MAE相比MG下降了6.67%,。進(jìn)一步地，在采用秩約束算法融合顯著信息（our）后,，PR曲線達(dá)到最優(yōu),，MAE也獲得了最小值0.093,，與MG-D相比繼續(xù)下降了5.10%。該分析實(shí)驗(yàn)表明,，深度信息在圖像協(xié)同顯著檢測(cè)中起到巨大作用,，同時(shí)融合多種顯著信息能有效提升檢測(cè)效果。

3  結(jié)論

本文提出了一種基于多視角信息融合的RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)算法,。該算法通過(guò)使用多種類(lèi)型的圖像特征建立多圖模型,，有效克服了單一圖模型在檢測(cè)過(guò)程中的信息丟失問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)還表明融合深度信息能有效提升協(xié)同顯著性檢測(cè)效果,。值得指出的是,，本文提出的方法不僅適合RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)任務(wù)，也同樣適用于RGB圖像的協(xié)同顯著性檢測(cè),。接下來(lái)的工作將更好地融合深度特征以及采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行RGB-D圖像的協(xié)同顯著性檢測(cè),。

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（收稿日期：2018-04-29）

作者簡(jiǎn)介：

吳乾紳（1990-），男,，碩士,，主要研究方向：模式識(shí)別。