用于场景分类的显著建筑物区域检测

摘要

为了实现城市区域内室外场景的快速分类，提出了一种基于视觉注意力选择机制的显著建筑物区域检测方法，该方法首先通过Gabor算子对图像进行滤波，得到水平方向与垂直方向的联合增强图像，然后利用基于相位傅里叶变换(PFT)的显著性映射算法提取视野中的显著建筑物候选区域，最后通过方向直方图判别算法去除干扰目标，并采用CV（Chan-Vese)模型实现显著建筑物区域的分割，该方法在注意力选择机制及建筑物方向特征的基础上，提取具有场景代表性的建筑物区域信息，增强了算法的时效性和场景分析能力，同时实现了区域信息在像素级上的精确检测，并将其应用于美国南加州大学的多类室外场景数据库，实验结果表明，显著建筑物区域检测方法在检测结果、计算速度和鲁棒性等方面均取得了较为满意的效果。