融合相位一致性與二維主成分分析的視覺顯著性預(yù)測(cè)

徐 威 唐振民

1 引言

人類視覺能夠從海量復(fù)雜場(chǎng)景中高效地感知、捕獲獨(dú)特的重要信息，即顯著性區(qū)域。而這種潛在的視覺注意機(jī)制如果能被計(jì)算機(jī)有效地利用，將大大提高圖像、視頻的處理效率。因此，各種顯著性模型被提出，服務(wù)于各種應(yīng)用，如目標(biāo)檢測(cè)[1]、視頻縮放[2]等。而從最終應(yīng)用方向和采用的測(cè)試數(shù)據(jù)集上考慮，現(xiàn)有顯著性模型可分為顯著性目標(biāo)檢測(cè)和人眼視覺關(guān)注點(diǎn)預(yù)測(cè)[3]兩大類。前者追求準(zhǔn)確地提取有意義的目標(biāo)整體；而后者更傾向于模擬人眼獲取最具吸引力的關(guān)鍵點(diǎn)及其鄰域的信息，這正是本文研究的內(nèi)容。

基于生物學(xué)假設(shè)，經(jīng)典的Itti模型[4]對(duì)圖像高斯金字塔分解后，提取顏色、亮度、方向特征，通過計(jì)算跨尺度的中央-周圍差異，生成顯著圖。文獻(xiàn)[5]使用類似特征，并提出基于圖論的顯著性（Graph-Based Visual Saliency, GBVS）算法。而文獻(xiàn)[6]則通過獨(dú)立成分分析獲取圖像特征，采用香農(nóng)的自信息，提出了一種信息最大化（An Information Maximization, AIM）方法。文獻(xiàn)[7]基于稀疏表示理論，提出了融合RGB和Lab顏色空間的局部和全局（Local and Global, LG）稀少性的算法。這些利用低層顯著性特征的方法都取得了一定效果，但其對(duì)于人眼視覺關(guān)注點(diǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性并不十分理想。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法更傾向于將高層的先驗(yàn)?zāi)繕?biāo)融入顯著性計(jì)算。如著名的Judd模型[8]加入了人臉、行人等特定目標(biāo)的檢測(cè)，采用支持向量機(jī)分類，區(qū)分出顯著性區(qū)域。而最近的整體深度網(wǎng)絡(luò)（ensemble of Deep Networks, eDN）算法[9]通過在多層次的基于生物學(xué)假設(shè)的特征中大范圍搜索使分類結(jié)果最優(yōu)的特征組合，構(gòu)造顯著圖。

如果轉(zhuǎn)換思維，各種從頻域角度分析圖像顯著性成分的方法取得了不錯(cuò)的效果。文獻(xiàn)[10]將圖像傅里葉變換后的殘余幅度譜作為顯著性區(qū)域，提出了譜殘余（Spectral Residual, SR）方法。但文獻(xiàn)[11]指出 SR方法中起主導(dǎo)作用的并非殘余幅度譜，而是相位譜；接著提出了基于超復(fù)數(shù)傅里葉變換（Hypercomplex Fourier Transform, HFT）方法：在利用相位譜信息后，通過抑制非顯著性背景區(qū)域，突出顯著成分。

以上頻域算法雖然運(yùn)算速度較快，但預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性仍不高。本文也首先從頻域考慮，但不同于文獻(xiàn)[10,11]中直接利用圖像傅里葉變換后的相位譜計(jì)算顯著性，而是引入相位一致性（Phase Congruency，PC）分析圖像中各點(diǎn)相位譜的變化特性，從而提取最容易引起視覺關(guān)注的特征點(diǎn)以及邊緣特征，并采用快速漂移超像素改善相位一致性結(jié)果。接著融入顏色信息：通過計(jì)算Lab顏色空間中圖像塊的局部對(duì)比度以及相對(duì)于先驗(yàn)背景的全局對(duì)比度，進(jìn)一步優(yōu)化基于相位一致性的顯著圖。而為了更全面地考慮圖像塊的獨(dú)特性，本文提出采用 2DPCA[12]（Two-Dimensional Principal Component Analysis）分別在Lab通道上提取各圖像塊的2維主成分，通過計(jì)算2維主成分空間中某圖像塊與其鄰域局部加權(quán)的差異，以及全局范圍內(nèi)與先驗(yàn)背景圖像塊的可區(qū)分性，得到基于 2DPCA的模式顯著圖。最后，根據(jù)空間離散度度量分配不同權(quán)重，將兩種顯著圖融合。

2 基于相位一致性的顯著性

角點(diǎn)和邊緣這些低層特征在吸引視覺注意時(shí)起著十分重要的作用，這在文獻(xiàn)[13]提出的檢測(cè)顯著性目標(biāo)邊緣的概率模型中有著詳細(xì)的闡述。而從頻域角度考慮，相位一致性對(duì)圖像亮度和對(duì)比度具有不變性，能很好地提取上述低層特征。

相位一致性并不簡(jiǎn)單地基于亮度梯度，而是將圖像傅里葉分量相位一致的點(diǎn)作為特征點(diǎn)，而這些點(diǎn)通常位于各種各樣的邊緣處。2維空間（如圖像）的相位一致性定義為[14]

An為第 n個(gè)余弦分量的振幅。能量函數(shù) En（x）=An（ x）Δ φn（x）。而計(jì)算局部能量En（x），需要對(duì)信號(hào)帶通濾波，得到其局部頻域特征。Log Gabor函數(shù)因?yàn)楹芎玫姆较蜻x擇性，符合人眼視覺接收?qǐng)瞿Ｐ停徊捎谩６辔黄坪瘮?shù) Δ φn（x）由式（2）得到：

φn（x ） 為點(diǎn) x處傅里葉變換的局部相位，φ（ x） 是x處所有傅里葉分量的局部相位的加權(quán)平均。W（x）和T分別為濾波器頻帶加權(quán)函數(shù)和估計(jì)噪聲，具體設(shè)置參見文獻(xiàn)[14]。ε為一微小正常量，為 0.001，防止分母為0。

在合適的尺度計(jì)算相位一致性，可突出主要的特征點(diǎn)和邊緣，取得最佳的視覺效果，如圖1所示的相位一致性圖（PC圖）。不同尺度下的PC 圖的視覺效果差異較大：原尺寸下的 PC圖在突出特征點(diǎn)和各種邊緣的同時(shí)，也保留了大量不必要的紋理細(xì)節(jié)；中等尺度下的 PC 圖（如圖 1（d））突出了特征點(diǎn)和邊緣集中的區(qū)域，雜亂無章的背景紋理被抑制；低尺度下的 PC圖則賦予了變化劇烈的邊緣區(qū)域更高的值。

而包含特征點(diǎn)和邊緣的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部往往也具有顯著性，如圖 1（a）的畫像內(nèi)部；相對(duì)而言，人類視覺對(duì)圖像邊界處的特征點(diǎn)和邊緣缺乏足夠的關(guān)注，這些部分也往往缺乏顯著性，如圖 1（a）右邊界的門框，但在 PC圖中卻無法區(qū)分對(duì)待。因此，本文采用超像素對(duì)其優(yōu)化。

圖1 不同的圖像尺度下的相位一致性結(jié)果圖

快速漂移（quick shift）[15]采用核密度估計(jì)方法，考慮圖像中各像素點(diǎn)之間的顏色和空間的一致性，將這些視覺特征相似的像素點(diǎn)作為局部單元統(tǒng)一處理，且計(jì)算快速，結(jié)果穩(wěn)定。如圖 2（a）所示，各超像素用其所含像素的平均顏色表示。將 PC圖中的值標(biāo)準(zhǔn)化為[0,1]，假設(shè)第i個(gè)超像素中共含有K個(gè)像素點(diǎn)，PCk表示第 k個(gè)像素點(diǎn)的相位一致性值，則第i個(gè)超像素優(yōu)化后的結(jié)果SPi為

將各超像素的SPi值分配到其中所含的像素點(diǎn)。見圖2（b），分布相對(duì)集中的目標(biāo)區(qū)域的PC值得到加強(qiáng)，而分布廣泛且散亂的邊界和背景區(qū)域的 PC值被削弱。

顏色特征在突出物體顯著性時(shí)最為直觀，已被許多經(jīng)典的顯著性方法使用[4,7]。計(jì)算圖像塊與其鄰域的顏色對(duì)比度，可很好地度量該圖像塊的局部顏色顯著性。將原圖像劃分為mn×的小塊，第i個(gè)分塊ri共有N個(gè)相鄰分塊，第j個(gè)分塊為rj，見圖3（a）。則其局部顏色顯著值 Sl（ri）為

其中 Ds（ri,rj）-1為 ri和 rj的空間距離的倒數(shù)，表明相距越近，影響越大；Dc（ri,rj）表示 ri和 rj在 Lab顏色空間的距離。從圖3（b）中可知，局部具有稀少性、與相鄰區(qū)域顏色差異明顯的區(qū)域被突出。

從全局角度考慮，本文根據(jù)文獻(xiàn)[16]，假設(shè)大部分位于邊界位置的圖像塊為背景，也采用類似的策略對(duì)可能接觸到圖像邊界處的顯著性目標(biāo)進(jìn)行預(yù)判排除。但不同的是，本文通過計(jì)算各分塊與先驗(yàn)背景在Lab顏色空間的距離，度量全局顏色顯著程度。

圖 2采用超像素優(yōu)化相位一致性圖（PC圖）

在劃分為mn×的小塊的圖像中，位于邊界的圖像塊共有M個(gè)，構(gòu)成了先驗(yàn)背景B。分塊ri與屬于 B中的圖像分塊 rj在 Lab顏色空間的距離為Dc（ri,rj）。定義 ri的全局顏色顯著性為 ri與先驗(yàn)背景B中前k個(gè)（實(shí)驗(yàn)中k取值為5）空間加權(quán)的顏色距離最小的圖像塊的距離和。

圖 3（c）中顯著值高的點(diǎn)集中在目標(biāo)區(qū)域（畫像），圖像邊界區(qū)域（先驗(yàn)背景）的顯著值得到有效抑制。

將 Sl和 Sg中各分塊的顯著值分配到其中所含的像素點(diǎn)，并標(biāo)準(zhǔn)化為[0,1]范圍，與經(jīng)過超像素改善的相位一致性結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終優(yōu)化的顯著圖，如圖3（d）所示。點(diǎn)x對(duì)應(yīng)的顯著值SPC（x）為

3 基于2DPCA的顯著性

上述策略利用特征點(diǎn)、邊緣和顏色信息計(jì)算顯著性，卻未考慮圖像中其余內(nèi)在可區(qū)分性特征的影響。為了彌補(bǔ)這些不足，本文分析圖像塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。2DPCA[12]的主要思想是將2維圖像經(jīng)線性變換后投影到新的低維空間中，得到投影特征。較之PCA，其無需將2維圖像轉(zhuǎn)化為1維向量，可直接由圖像矩陣構(gòu)造散布矩陣，特征提取速度加快，魯棒性強(qiáng)，可用于圖像塊間的模式可區(qū)分性。

2DPCA的計(jì)算過程如下所述：將圖像塊A（m×n的矩陣）投影到 n維線性列向量 X 上，即Y=AX, Y為m維投影向量。那么，可以采用式（7）所示的判定準(zhǔn)則確定最優(yōu)的投影方向?yàn)?/p>

圖3 顏色顯著性結(jié)果圖

其中 Sx表示訓(xùn)練樣本的投影特征向量的協(xié)方差矩陣，tr（Sx）為 Sx的跡。使判定準(zhǔn)則取最大值的線性向量X被稱為最佳投影軸Xopt。Gt是一個(gè)n×n的非負(fù)矩陣，稱為圖像散布矩陣。如果假設(shè)訓(xùn)練樣本數(shù)為M，第j個(gè)訓(xùn)練樣本為矩陣Aj，所有訓(xùn)練樣本的平均圖像塊表示為A，則Gt可表示為只選取一個(gè)最佳投影軸不夠充分，通常需要選擇滿足正交條件和使判定準(zhǔn)則J（x）取最大值的前d個(gè)投影軸，得到圖像塊A的前d個(gè)主成分向量，進(jìn)而組成圖像塊A的m×d維的特征矩陣。如圖4所示，為圖 1（a）中的圖像在 L通道上的特征矩陣提取過程，將該圖中所有的圖像塊作為訓(xùn)練樣本計(jì)算平均圖像塊。

在主成分空間中計(jì)算各圖像塊之間的差異能很好地度量其模式可區(qū)分性。第 c個(gè)通道上（c∈{L,a,b}），圖像塊ri的特征矩陣為cif，它的第j個(gè)空間相鄰分塊rj的特征矩陣為cjf，共有N個(gè)鄰域分塊。則其在c通道的局部模式可區(qū)分性為

局部圖像塊有可能與其鄰域在主成分空間具有相似性，但全局范圍內(nèi)卻與大多數(shù)圖像塊有較大差異。圖像塊ri的全局模式可區(qū)分性由其與先驗(yàn)背景B中圖像塊在主成分空間的差異所度量。假設(shè)在第c個(gè)通道，先驗(yàn)背景B中（含有M個(gè)圖像塊）第j個(gè)圖像塊rj的特征矩陣為cjf，則有

得到ri的全局模式顯著性

綜合兩者，得到ri基于2DPCA的顯著性Sp（ri）：

局部、全局以及最終的基于2DPCA的顯著圖如圖5所示。

圖4 2DPCA特征提取過程

4 融合策略

圖像中的顯著性目標(biāo)較為集中，而背景相對(duì)分散。一般而言，視覺關(guān)注點(diǎn)也集中于圖中某一區(qū)域。但簡(jiǎn)單的特征整合策略無法考慮這一點(diǎn)[4]，因此，本文根據(jù)各顯著圖的空間離散程度分配合適的權(quán)重，進(jìn)行融合。以基于相位一致性的顯著圖 SPC為例，將其值標(biāo)準(zhǔn)化為[0,1]，其水平方向的空間離散程度VPC（h）為[17]

其中xh為點(diǎn)x的水平方向坐標(biāo)，μh為水平方向的顯著性中心位置，計(jì)算為

|SPC|為SPC中所有點(diǎn)的顯著值之和，計(jì)算時(shí)，SPC中所有點(diǎn)的水平方向坐標(biāo)也標(biāo)準(zhǔn)化為[0,1]。同樣地，垂直方向的空間離散程度VPC（v）也如此計(jì)算，得到總體的空間離散程度：

基于 2DPCA的顯著圖Sp的空間離散程度Vp可通過類似式（14）～式（16）的計(jì)算得到。而空間離散程度越大，表明該顯著圖中具有較高顯著值的點(diǎn)越分散，對(duì)最終顯著圖的貢獻(xiàn)應(yīng)該降低，則權(quán)重wi為

式（17）中 i ∈ { PC,p}, wi歸一化為[0,1]。最終融合后的顯著圖見圖6，其中點(diǎn)x對(duì)應(yīng)的顯著值計(jì)算為

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

本文在兩個(gè)經(jīng)典的人眼跟蹤數(shù)據(jù)庫 TORONTO[6]和MIT[8]上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。TORONTO含有120幅分辨率為511×681的彩色圖像，使用最為廣泛；MIT包含1003幅分辨率從405×1024到1024×1024不等的風(fēng)景和人物圖像。這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫的真實(shí)值（Groud Truth, GT）均由人工標(biāo)注得到。本文將所提方法與其余5種經(jīng)典的視覺關(guān)注點(diǎn)預(yù)測(cè)方法比較，分別為：GBVS[5], AIM[6], LG[7], eDN[9]和 HFT[11]。

5.1 量化性能比較

傳統(tǒng) AUC（Area Under the ROC Curve）[18]對(duì)于融入中央偏置的方法，往往取得較高值，如GBVS[5]。圖 7（a）, 7（b）分別為 TORONTO 和 MIT 所有的視覺關(guān)注圖的疊加，其中存在明顯的中央偏置現(xiàn)象。這種指標(biāo)并不公平，因?yàn)楹?jiǎn)單的以圖像中心進(jìn)行高斯模糊，AUC值即可達(dá)到0.8左右[3,7]。為了克服這種影響，文獻(xiàn)[7]采用了打亂的AUC（Shuffled AUC,SAUC）評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于以圖像中心進(jìn)行的高斯模糊，該評(píng)價(jià)取值僅為0.5，顯得更加客觀公正，本文也使用該指標(biāo)比較。

圖5 局部、全局以及最終的基于2DPCA的顯著圖

圖6 融合后的最終顯著圖

圖7 傳統(tǒng)AUC受中央偏置影響的示意圖

圖8 為各算法在TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上的 SAUC結(jié)果。與文獻(xiàn)[7]一樣，本文也采用高斯平滑策略，即將高斯核函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差σ在區(qū)間[0.01,0.13]變化，對(duì)顯著圖進(jìn)行平滑，從而得到各算法最高的SAUC值。在TORONTO數(shù)據(jù)庫上，本文算法的SAUC在σ=0.03處取得最大值0.709；而在MIT數(shù)據(jù)庫上，σ=0.03處取得最大值0.686，均是所有算法中最高的。

此外，本文使用了標(biāo)準(zhǔn)化掃描路徑分析（Normalized Scanpath Saliency, NSS）[3]、 相 關(guān) 系 數(shù) （Linear Correlation Coefficient, CC）[3]和相似性（Similarity,Sim）[9]指標(biāo)。各算法的NSS, CC和Sim值見表1。這3種指標(biāo)受到中央偏置的影響較大[3,7]，為了體現(xiàn)公平，本文如文獻(xiàn)[9]一樣，在比較完原始的結(jié)果后，再將中央偏置加入各算法顯著圖中（+中央表示），重新計(jì)算（TORONTO和MIT分別簡(jiǎn)寫為T和M）。

表1 TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上各算法的NSS值

圖8 SAUC與高斯核函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差σ的關(guān)系

NSS反映了視覺關(guān)注點(diǎn)處的響應(yīng)值，該值越大，表明顯著圖效果越佳。在未添加中央偏置前，GBVS由于本身就融入了中央偏置原理，在兩個(gè)數(shù)據(jù)上的NSS指標(biāo)均為最高。而當(dāng)加入中央偏置后，所有算法的NSS值都有所提高，本文算法在TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上的NSS值高達(dá)1.680（略低于HFT的 1.706，排第 2）和1.530（最高）。形成反差的是，GBVS等方法的NSS值提高得并不多。

CC用于度量顯著圖和對(duì)應(yīng)的人眼視覺關(guān)注圖之間的相關(guān)程度，該值越大，越相關(guān)。與NSS指標(biāo)上的表現(xiàn)相似，本文算法原始的CC值并不高。當(dāng)加入中央偏置后，本文算法的CC值有著顯著的改善，在TORONTO數(shù)據(jù)庫上達(dá)到了0.495，排第2，略低于HFT的0.502；在MIT數(shù)據(jù)庫上最高，為0.329。

Sim 值度量了顯著圖和對(duì)應(yīng)的人眼視覺關(guān)注圖之間的相似程度，該值越大，越相似。本文方法的原始 Sim 值為 0.427（TORONTO）和 0.312（MIT），處于較高水平。加入中央偏置后，本文方法在TORONTO數(shù)據(jù)庫上的相似性度量是最高的，為0.558；而在MIT數(shù)據(jù)庫上為0.435，略低于GBVS的0.437。

圖9為各算法在TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上部分代表性的顯著圖的視覺效果對(duì)比，其中FM表示各數(shù)據(jù)庫給出的人眼視覺關(guān)注圖（Fixation Map），由各圖對(duì)應(yīng)的GT經(jīng)過高斯模糊處理后得到[7,10]。從中可看出，本文算法的大部分顯著性區(qū)域與FM保持一致，最為精確。

5.2 參數(shù)分析

在計(jì)算相位一致性時(shí)的圖像尺寸是一個(gè)重要的參數(shù)，見表 2。當(dāng)圖像較大時(shí)，相位一致性會(huì)更多地突出圖像細(xì)節(jié)，但這些細(xì)節(jié)往往是非顯著性部分，造成SAUC值較低；而尺寸過小，相位一致性卻會(huì)丟失部分真正的顯著性區(qū)域。當(dāng)圖像為64×64時(shí)，SAUC在TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上取最高值。

不同的圖像分塊大小，對(duì)于本文算法第2節(jié)中融入顏色信息和第3節(jié)中計(jì)算2DPCA的顯著圖存在影響，從而產(chǎn)生不同的SAUC值，見表3。當(dāng)分塊大小為16×16時(shí)，SAUC值表現(xiàn)最好。

表2 不同尺寸下的相位一致性對(duì)SAUC的影響

圖9 各算法在TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上部分顯著圖的視覺效果對(duì)比圖

表3 不同大小的圖像分塊對(duì)SAUC的影響

鄰域窗口大小影響到第2節(jié)中局部顏色顯著性和第3節(jié)中基于2DPCA的局部模式可區(qū)分性計(jì)算，見圖10。觀察可知，鄰域窗口過大會(huì)降低顯著性檢測(cè)的準(zhǔn)確性，最佳的鄰域窗口半徑為1，即33×鄰域。

5.3 算法運(yùn)行時(shí)間比較

本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境為 Intel（R） Core（TM）i5-2410M CPU, 4G內(nèi)存的PC。各算法在TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上的平均運(yùn)行時(shí)間見表 4。綜合運(yùn)行時(shí)間和各項(xiàng)量化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)來看，本文算法具有一定優(yōu)勢(shì)。

圖10 鄰域大小對(duì)SAUC的影響

6 結(jié)束語

本文并不像傳統(tǒng)頻域算法簡(jiǎn)單地直接利用圖像頻域變換后相位譜計(jì)算顯著性，而是分析圖像中各點(diǎn)的相位譜關(guān)系，引入相位一致性，有效地提取角點(diǎn)、邊緣這些最吸引人注意的特征；再經(jīng)過快速漂移超像素優(yōu)化后，相位一致性值高且集中的圖像整體區(qū)域被突出；加之局部和全局的顏色對(duì)比度特征的融合，顯著性區(qū)域的估計(jì)更為準(zhǔn)確與穩(wěn)定。通過2DPCA提取圖像塊的2維主成分后，計(jì)算圖像塊間局部和全局的差異，得到相應(yīng)的模式顯著性。基于空間離散程度的融合策略有效地融合了兩者。在兩種公開的人眼跟蹤數(shù)據(jù)庫上同5種經(jīng)典方法的多種對(duì)比試驗(yàn)，證明了算法的有效性和準(zhǔn)確性。下一步，本文將會(huì)融入更為復(fù)雜的特征，如對(duì)稱性、形狀，以及目標(biāo)先驗(yàn)信息，進(jìn)一步提高人眼視覺關(guān)注點(diǎn)預(yù)測(cè)的性能。

表4 各算法在TORONTO和MIT數(shù)據(jù)庫上的平均運(yùn)行時(shí)間（s）

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