传统的图像分割算法在分割前需要输入目标的先验信息,因此不适应盲图像的分割。为此,提出了一种基于显著性的图像分割算法,主要借鉴人的注意力机制将图像中具有视觉显著性的区域分割出来。首先,利用Gist全局特征获取目标图像的相似图像集;然后,结合尺度不变特征SURF(speeded up robust features)和Lab颜色模型空间特征对目标图像内以及相似图像集提取显著性特征,并根据显著性块频率低的原理进行显著性分割;最后,结合图分割获得最终的显著性区域分割结果。实验结果表明该方法适用于具有显著性视觉语义的盲图像。
