數字化背景下巴文化圖像顯著性檢測研究

袁小艷

（四川文理學院智能制造學院，四川達州 635000）

巴文化是我國古代西南地區在其長達千余年的歷史和演進中，形成的一支重要地域性文化，其在當時具有“巴人故里”之稱的達州更是深入人心，廣為流傳。隨著互聯網的普及和發展，巴文化遺產的數字化保護也逐步進入大家的視線，在巴文化遺產的數字化保護過程中，各種陶器、青銅器、圖騰、服裝等大量涌現，這些數以萬計的圖像和信息需要采用先進的數字技術作為輔助的手段來對其進行圖像識別和類型劃分，從而為巴文化遺產的后續三維展示、虛擬化傳播等工作提供分析和支撐基礎，以推動巴國文化遺產的數字化保護。

圖像顯著性檢測作為圖像識別的重要組成部分，可以讓人們通過顏色、紋理、形狀、空間等關系快速、準確地定位目標，即顯著性區域，它在巴文化圖像數據的解讀、圖像數據的分析和巴文化圖像數據的應用方面有著十分廣泛的應用前景。文中對巴文化圖像的顯著性檢測進行了研究。

1 數字化背景下圖像顯著性檢測

在面對某個場景時，人們會自動地對感興趣區域進行處理，卻選擇性地忽略不感興趣的區域，這些感興趣的區域被稱作顯著性區域[1]。圖像的顯著性檢測，就是通過智能化的算法來模擬一個人的視覺特點，提取出圖像的顯著性區域[2]。由于人的視覺系統就是從不同的角度反映所接收的信息，所以在視覺中所觀察得到的每一種特征都是不同角度的體現。因此在顯著性檢測過程中，可以從事物的不同特征等方面進行檢測，如顏色、紋理、形狀等。

視覺心理學的許多研究成果表明，顏色是視覺注意階段的基本特征。圖像分析的基礎是就是利用顏色空間進行顏色的選擇，常用的顏色空間有HSV、CIEXYZ、CIELuv 和CIELab 等。不同的顏色空間在顏色特征分析時需要進行相互轉換，大多工作都偏向于使用CIELab 顏色模型。紋理通常認為是物體表面某種顏色改變或某種分布運動規律的變化，比如斑馬或者老虎身上的條紋，這種規律具有一定的重復特征、均勻特征和方向特征。物體與圖像背景區域邊界的相互結合處稱為物體輪廓，而這種輪廓特征是一個物體除了色彩特征外較為重要的一種特征，還有一種說法認為這是物體的形狀特征。在顯著性檢測技術的研究發展過程中，為了更好地準確描述物體的輪廓特點，研究者們還通過計算面積、矩形度、圓角度、不變量矩等特征來準確地表現物體的輪廓。近年來，出現了許多用于檢測物體輪廓的方法，如Sobel 算子、Robert 算子、Canny 算子等。

2 數字化背景下巴文化圖像顯著性檢測現狀分析

對于川東地區而言，特別是達州市，巴文化本身就是最佳的歷史文化產業和品牌，它極大地豐富了達州這座城市的文化內涵，使其逐步發展成為一個擁有豐厚歷史和深沉文化底蘊的城市。巴文化早已在達州深入人心，廣泛傳播，其已經逐漸發展成為了達州市的一種文化符號和象征[3]。達州發展巴文化，圖像數據不可或缺，當然對巴文化圖像顯著性檢測的研究更需要加大力度。

2.1 巴文化圖像顯著性檢測現狀調查

為了深入探究達州市巴文化圖像顯著性檢測的現狀，對被調查人員采取了一種不記名的隨機調查模式，在充分保證被調查人員有正常認知和理解能力的前提下，不再限制被調查人員的年齡、性別及職業。調研工作全過程做到實事求是，確保了調研內容的準確和真實。這次主題問卷調查共向廣大市民朋友發放了1 000 份有效的調查問卷（612 份紙質版，388 份電子版），經過嚴格篩選，有效調查問卷共982份，其中紙質版602 份，電子版380 份，回收率為98.2%，具體見表1 所示。

表1 調查問卷的發放和回收情況

2.2 巴文化圖像顯著性檢測現狀分析

1）巴文化圖像內容及獲取途徑。調查結果顯示，眾多受調查者日常生活中常常見到的巴文化內容有巴文化石刻、陶器和圖騰、符號等，如表2 所示。

表2 日常關注的巴文化圖像內容情況

另外，從調查的資料數據中也可以清楚地得出，博物館和巴文化景觀已經逐步發展為人們收集和獲取巴文化資源信息最主要的途徑，遠遠超出了我國電視、廣播和報紙、刊物等其他的傳統媒體，如表3所示。

表3 獲取巴文化圖像的途徑情況

2）對巴文化圖像的認知情況。從被調查人員對巴文化圖像認知情況的問卷調查分析結果來看，65.2%的被調查人員對巴文化圖像基本有所了解，不太了解的人數次之，占25.8%，完全不了解的占5.7%，非常了解并熟悉的人數最少，只有3.3%。由此可以清晰地看出，雖然巴文化在達州廣為流傳，但是并沒有引起太多研究人員的關注和深入研究，大部分也只是停留在對巴文化表面的認知和理解而已，具體數據見表4。

表4 對巴文化圖像的了解情況

3）對圖像顯著性檢測的認知情況。自從顯著性檢測引入到圖像中以來，廣大研究者都進入到該領域進行研究，這些研究支撐著圖像分割、圖像拼接及圖像識別。但是，在調查過程中發現，96.6%的受調查者不了解顯著性檢測，只有0.5%的人是了解的，具體數據見表5。

表5 對圖像顯著性檢測的認知情況

從這次調查的結果中可以清晰地看到，被調查人員對圖像顯著性檢測的專業性和認知情況堪憂，究其原因，一方面是顯著性檢測的專業性較強，一般人都對它不甚了解；另一方面，廣大人民群眾只是了解圖像，但卻不知道圖像間是如何聯系、如何檢測的。

4）對數字化保護的了解和認知情況。從被調查人員對數字化保護認知狀況的調查結果及分析來看，78.2%的被調查人員完全不了解數字化保護，只有4.6%的人認為自己是了解的，具體數據見表6。

表6 對數字化保護的了解情況

5）對巴文化數字化保護的認知情況。在調查過程中發現，83.7%的受調查者不了解巴文化數字化保護，只有2.6%的人是了解的，具體數據見表7。

表7 對巴文化數字化保護的認知情況

從調查結果可以分析出，受調查者對數字化保護有一定的認知，但對巴文化數字化保護的認知不足，說明達州市對巴文化的宣傳力度是不夠的，對巴文化的數字化保護也不到位。

3 數字化背景下巴文化圖像顯著性檢測研究

巴文化遺產的數字化保護與開發主要是對巴文化資源的各種數字化保存、數字處理分析和數字化挖掘及應用，即如何充分挖掘和合理利用古老而充滿生機的巴文化遺產資源，為今天的達州、巴中等市的發展發揮積極的推動作用[3]。巴文化資源有巴文化符號、巴文化圖騰、巴文化石刻、巴文化陶器、巴文化服飾、巴文化建筑、巴渝舞等，這些資源均有大量的圖像資料，研究各種巴文化資源的特征，并能根據這些特征快速定位圖像的顯著區域，進而為巴文化各類型圖像的分割、識別、語義標注提供依據，達到圖像資料保護的目的，這便是該文的核心內容。

3.1 巴文化圖像特征研究

到目前為止，圖像顯著性特征多種多樣，如顏色、形狀、紋理、空間、邊框、HOG、Focusness、Objectness等。巴文化圖像有符號、圖騰、石刻、陶器、服飾、建筑、舞蹈等，其特點是“粗獷”，符號比較簡單，顏色不豐富，形狀較清晰，紋理較細膩，沒有復雜背景，又由于顯著性檢測是巴文化圖像其他技術的基礎，因此其不適用于太復雜的特征，僅僅只需要簡單、快速的特征即可。巴文化圖像的特征可以分為3 類，適合符號、陶器的顏色、形狀特征，即側重于形狀；適合于圖騰、石刻、建筑的形狀、紋理特征，即側重于紋理；適合于服飾、舞蹈的顏色、紋理特征，即側重于顏色。

3.2 巴文化圖像顯著性檢測算法研究

圖像顯著性的檢測算法多種多樣，如Itti、FT、HFT、DHFT、HC、HOG、HDCT、LBP、OUF、RBD 等。其中FT、HFT、DHFT 算法是將圖像變換到頻域，在頻域采用濾波器的方法來獲取顯著性信息，HFT 采用不同尺度的高斯核函數進行濾波處理，然后基于熵準則的優選方法選擇最優顯著圖。其中Itti、HC、HOG、LBP、OUF、RBD 等算法工作于空域。Itti 算法被認為是最早的基于人體生物學原理的顯著性檢測算法[4]，其計算圖像中心-環繞區域的顏色、亮度、方向的差異；HC 是采用顏色直方圖的對比度來計算顯著性的，去掉了低頻的顏色，加快了速度，并且可以進行全局統計；HOG、梯度直方圖計算圖像中每個單位像素的梯度，并統計每個單元的梯度值，然后進行累加，它對于圖像的幾何和光學的形變都能夠保持良好的不變性，從而直接獲得圖像的形狀和紋理特征；LBP 算法主要用于分析和提取圖像中各個局部的紋理特征，具有灰度不變性和旋轉不變性兩大主要優點，其中直方圖算法就是根據圖像局部塊的LBP 值統計得到的；OUF 算法主要用于計算Objectness、Uniqueness、Focusness 等高級特征；RBD算法則是通過計算背景特征來獲得顯著圖。頻域算法相對于空域算法來說，可調參數少、計算速度快。空域算法的信息更豐富，但也更復雜。

巴文化圖像的特點是符號簡單、紋理豐富、顏色單一、形狀清晰、輪廓分明，因此選擇顯著性檢測算法時可以不計算較復雜的特征，只需要計算形狀、紋理、顏色等特征即可。不同類型的巴文化圖像，算法也是不一樣的。符號、陶器側重于形狀特征，可以使用HOG 算法，并加入RGB 顏色特征；圖騰、石刻、建筑側重于紋理特征，可以使用LBP 算法，適度加入HOG 形狀特征；服飾、舞蹈色彩鮮麗，側重于顏色，可以使用HC 算法，加入Gabor 濾波器來獲取紋理特征。以上3 種算法都可以加入頻域的HFT 算法，這樣會更精確。

3.3 巴文化圖像顯著性圖評估方法研究

圖像顯著性的評估方法有3 種。PR 曲線用于評估實驗的精準率P和召回率R，精準率指的是顯著像素正確檢測的比率[5]，召回率指的是檢測出來的顯著像素與真值圖中顯著像素的比率[5]。F-measure 是圖像顯著性檢測算法常用的方法之一，是其精準率和召回率的平均值。MAE 直方圖方法是檢測平均絕對誤差，用于檢測非顯著區域[5]。

巴文化圖像的背景區域較簡單，前景顯著圖也清晰，所以用PR 曲線評估算法即可。

4 數字化背景下達州巴文化圖像顯著性檢測現狀

作為“巴人故里”的達州，其相關圖像眾多，當前需要采用數字化手段對其進行采集、保存、處理、修復、展示和傳播。對巴文化圖像進行修復、展示、傳播需要對圖像進行識別、分割、拼接，這些必須以圖像顯著性檢測為基礎。目前達州巴文化保護和開發主要體現在3個地方：達州市博物館、宣漢羅家壩遺址、達州巴人文化廣場，這3 個地方僅僅只是把巴文化遺址出土的文物進行了展示，將“巴人、巴國、巴魂”進行了簡單的復制，完全沒有采用數字化技術保護和開發巴文化，也沒有對巴文化進行宣傳，更沒有將巴文化融入產業中，因此也未涉及圖像的顯著性檢測。

5 數字化背景下達州巴文化圖像顯著性檢測方法

文中主要對巴文化圖像進行了顯著性檢測，如圖1 所示。巴文化圖像首先按照兩種方式進行分割：多尺度分割和超像素分割。多尺度分割后得到多尺度圖像，采用HFT 頻域算法得到多尺度顯著圖，并根據熵選擇最優顯著圖；超像素分割后，根據不同類型巴文化圖像分別提取顏色、紋理和形狀特征，形成相應的顯著圖，然后進行線性融合；最后將兩個顯著圖進行貝葉斯融合。

圖1 巴文化圖像顯著性檢測算法

文中以四川省達州市博物館內的巴文化圖像為例，進行顯著性檢測研究。其主要技術包括多尺度圖像生成、超像素分割、特征提取、多尺度顯著圖選擇和顯著圖融合等5 個環節。多尺度分割就是在頻域上對各種不同帶寬的高斯核函數信號進行濾波和處理，以便于得到各種尺度的顯著目標[6]；超像素分割技術主要是將一張圖像劃分為多個相關的子區域，即多個像素的集合，也可以稱之為超像素[7]；特征提取：文中采用HC 方法直接提取圖像中的顏色特征，采用HOG 算法提取圖像的形狀特征，采用LBP算法提取圖像的紋理特征，各種特征各自形成相應的顯著圖；不同尺度的特征圖所表達信息的重要性是完全不一樣的，所以在頻域上多尺度顯著圖科研使用信息熵最小的方法進行選擇；顏色、紋理、形狀顯著圖的融合則采用線性融合的策略，即通過加、乘、取對數等方法進行融合，這種方法被認為是迄今為止最簡單、效率最高的一種融合方法；空域和頻域顯著圖使用了貝葉斯方法進行融合，用概率表示所有顯著圖的可靠性和不確定性，利用樣本對象的先驗概率來計算其后驗概率，即該對象是否屬于某一個類別的概率。選擇一個具有最大后驗概率的類別作為該對象的所屬類，也就是說，貝葉斯分類器實際上是最小錯誤率意義上的優化。

6 結論

巴文化的研究已經起步多年，達州市的巴文化研究早在2011 年就已經開始，2018 年就明確了巴文化高地建設的“12359”戰略。在數字化技術飛速發展的今天，將數字化技術運用到巴文化遺產的研究保護與挖掘開發中，能夠充分地挖掘和利用巴文化遺產中文化元素資源潛在的社會價值。在現代數字化信息技術中，圖像作為信息數據資源最有應用價值。圖像的處理無時無刻都離不開對圖像顯著性檢測的分析和研究，例如巴文化符號的識別和跟蹤的原理是由于目標的某種顯著性特征可以被識別；巴文化圖像的檢索中，根據圖像的顏色、紋理、形狀以及像素構成快速地搜索目標圖像的信息，與此同時，還可以實現感興趣區域圖像的精確壓縮存儲，從而優化存儲的性能，節約存儲的空間。文中對巴文化圖像的顯著性檢測研究僅僅只是開始，未來還需要進一步發展相關研究。