基于自适应调节核函数的图像显著区域提取方法
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2018 年第 2 期 技 术 研 究
Key words: visual salient area; adaptive adjusting kernel function; image noise; multiscale process
0 引言
近年来，越来越多的研究关注如何在自然图像 中发现人类感兴趣的显著区域 [1-4]。在图像的特征提 取中，显著区域是图像中能引起人们视觉注意的感 兴趣区域的一些相对稳定而突出的点，它包含了图 像的颜色、纹理等特征信息 , 利用图像中显著点作 为视点线索，从而找到视觉重要的局部区域，达到 预期的目的。尤其是特定行业的图像，如工业生产 过程中的炉内火焰图像、公安系统中的人脸视频图 像等，该问题至关重要，值得深入研究 [5]。
An Adaptive Adjusting Kernel Function-Based Extraction Method for Image Salient Area
GAO Hongtao1, LU Wei2, YANG Yuwang2
(1. Department of Cyber Crime Investigation, Criminal Investigation Police University of China, Shenyang Liaoning 110035, China; 2. School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and
Technology, njing Jiangsu 210094, China)
Abstract: Existing visual area detection technology was often used for noise-free image, and the impact of noise on the detection technology was not analyzed. A new visual salient area detection method for noisy image was proposed in this paper. The adaptive kernel adjusting function in visual area detection was used in our method and the salient property was determined by the dissimilarities between a center patch around that pixel and other patches. The dissimilarity was measured as a decreasing function as adaptive kernel regression. At last, the visual salient area was obtained by multi-scale process. In order to demonstrate the feasibility of our approach, several simulation experiments were done. A good effect was obtained in Visual area detection experiments on noise-free images. Compared with two proposed methods for noisy images, our method owned strong anti-noise characteristics and strong robustness.
技 术 研 究 2018 年第 2 期
doi ：10.3969/j.issn.1671-1122.2018.02.008
基于自适应调节核函数的图像显著区域
提取方法
高洪涛 1, 陆伟 2, 杨余旺 2
（1. 中国刑事警察学院网络犯罪侦查系，辽宁沈阳 110035 ；2. 南京理工大学计算机科学与工程学院，江苏南京 210094)
关键词 ：视觉显著区域 ; 自适应调节核函数 ；图像噪声 ; 多尺度处理 中图分类号 ：TP309 文献标识码 ：A 文章编号 ：1671-1122（2018）02-0054-07
中文引用格式 ：高洪涛，陆伟，杨余旺 . 基于自适应调节核函数的图像显著区域提取方法 [J]. 信息网络 安全，2018（2）：54-60.
收稿日期 ：2017-12-31 基金项目 ：国家科技支撑计划 [2007BAK34B03] ；国家自然科学基金 [61640020] 作者简介 ：高洪涛（1965—），男，辽宁 , 副教授，硕士，主要研究方向为电子数据取证 ；陆伟（1978—），男，江苏，博士研究生， 主要研究方向为图像处理 ；杨余旺（1966—）, 男 , 安徽 , 教授，博士，主要研究方向为物联网和网络编码算法及应用技术。 通信作者 ：高洪涛 gaohongtao_2017@
摘 要 ：目前的图像显著区域提取技术仅针对无噪声图像或者没有分析噪声对提 取技术的影响。文章提出一种图像显著区域提取新方法，该方法将自适应调节核函数 应用在图像显著区域获取中。根据具体图像像素点与周围小区域的差异性来判断该位 置的显著性。差异性是与自适应调节核函数有关的单调下降函数。该算法采用多尺度 融合的方法获取整幅图的显著区域，对无噪声图像进行显著区域提取分析取得了较好 效果。在图像含噪时与两种现有显著区域获取方法进行比较，实验结果表明该算法同 样对噪声具有很强的鲁棒性。
英文引用格式 ：GAO Hongtao, LU Wei, YANG Yuwang. An Adaptive Adjusting Kernel Function-Based Extraction Method for Image Salient Area[J].Netinfo Security,2018(2):54-60.
2018 年第 2 期 技 术 研 究
Key words: visual salient area; adaptive adjusting kernel function; image noise; multiscale process
0 引言
近年来，越来越多的研究关注如何在自然图像 中发现人类感兴趣的显著区域 [1-4]。在图像的特征提 取中，显著区域是图像中能引起人们视觉注意的感 兴趣区域的一些相对稳定而突出的点，它包含了图 像的颜色、纹理等特征信息 , 利用图像中显著点作 为视点线索，从而找到视觉重要的局部区域，达到 预期的目的。尤其是特定行业的图像，如工业生产 过程中的炉内火焰图像、公安系统中的人脸视频图 像等，该问题至关重要，值得深入研究 [5]。
An Adaptive Adjusting Kernel Function-Based Extraction Method for Image Salient Area
GAO Hongtao1, LU Wei2, YANG Yuwang2
(1. Department of Cyber Crime Investigation, Criminal Investigation Police University of China, Shenyang Liaoning 110035, China; 2. School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and
Technology, njing Jiangsu 210094, China)
Abstract: Existing visual area detection technology was often used for noise-free image, and the impact of noise on the detection technology was not analyzed. A new visual salient area detection method for noisy image was proposed in this paper. The adaptive kernel adjusting function in visual area detection was used in our method and the salient property was determined by the dissimilarities between a center patch around that pixel and other patches. The dissimilarity was measured as a decreasing function as adaptive kernel regression. At last, the visual salient area was obtained by multi-scale process. In order to demonstrate the feasibility of our approach, several simulation experiments were done. A good effect was obtained in Visual area detection experiments on noise-free images. Compared with two proposed methods for noisy images, our method owned strong anti-noise characteristics and strong robustness.
技 术 研 究 2018 年第 2 期
doi ：10.3969/j.issn.1671-1122.2018.02.008
基于自适应调节核函数的图像显著区域
提取方法
高洪涛 1, 陆伟 2, 杨余旺 2
（1. 中国刑事警察学院网络犯罪侦查系，辽宁沈阳 110035 ；2. 南京理工大学计算机科学与工程学院，江苏南京 210094)
关键词 ：视觉显著区域 ; 自适应调节核函数 ；图像噪声 ; 多尺度处理 中图分类号 ：TP309 文献标识码 ：A 文章编号 ：1671-1122（2018）02-0054-07
中文引用格式 ：高洪涛，陆伟，杨余旺 . 基于自适应调节核函数的图像显著区域提取方法 [J]. 信息网络 安全，2018（2）：54-60.
收稿日期 ：2017-12-31 基金项目 ：国家科技支撑计划 [2007BAK34B03] ；国家自然科学基金 [61640020] 作者简介 ：高洪涛（1965—），男，辽宁 , 副教授，硕士，主要研究方向为电子数据取证 ；陆伟（1978—），男，江苏，博士研究生， 主要研究方向为图像处理 ；杨余旺（1966—）, 男 , 安徽 , 教授，博士，主要研究方向为物联网和网络编码算法及应用技术。 通信作者 ：高洪涛 gaohongtao_2017@
摘 要 ：目前的图像显著区域提取技术仅针对无噪声图像或者没有分析噪声对提 取技术的影响。文章提出一种图像显著区域提取新方法，该方法将自适应调节核函数 应用在图像显著区域获取中。根据具体图像像素点与周围小区域的差异性来判断该位 置的显著性。差异性是与自适应调节核函数有关的单调下降函数。该算法采用多尺度 融合的方法获取整幅图的显著区域，对无噪声图像进行显著区域提取分析取得了较好 效果。在图像含噪时与两种现有显著区域获取方法进行比较，实验结果表明该算法同 样对噪声具有很强的鲁棒性。
英文引用格式 ：GAO Hongtao, LU Wei, YANG Yuwang. An Adaptive Adjusting Kernel Function-Based Extraction Method for Image Salient Area[J].Netinfo Security,2018(2):54-60.