秦彩杰，管 强

（三明学院 信息工程学院，福建 三明　365004）

基于深度信息和区域对比度的立体图像显著性区域检测

秦彩杰，管 强

（三明学院 信息工程学院，福建 三明365004）

为了确保现有的彩色图像的显著性模型可以应用于立体图像，提供一个扩展框架，融合彩色图像和深度图像产生的显著图最终得到立体图像显著性结果。其中，前者利用现有的彩色图像显著性检测算法，后者使用基于本文提出的基于区域对比度的深度图像显著性检测算法。此外，还提出一种基于立体图像显著性检测双层模型，从两个层面综合考虑了颜色信息、深度信息及其相关性。实验表明，本文的模型可以简单高效的在立体图像中精确定位显著性对象，并且提高了检测算法精确率和召回率。

立体图像；深度信息；拓展框架；区域对比度；显著性检测

显著性区域是指在人眼视觉处理机制的早期能够刺激并吸引观察者视觉注意的区域［1］。显著性检测领域发展的最初任务是关于人类视觉选择性注意机制的预测，近年来研究重点延伸到物体对象级别的显著性目标检测，即从背景图像分离出最吸引人类视觉机制的对象。提取出来的显著性目标可以广泛用于计算机领域的应用，包括基于感兴趣目标物体的图像分割［2-3］，目标识别［4］，自适应压缩［5］，内容感知图像编辑［6-7］和图像检索［8］等。

显著性来源于人类视觉的稀缺性、独特性、不可预测性及奇异性，并且与颜色、亮度、边缘、梯度等图像属性有关。……