Detección de regiones salientes en imágenes en el espacio de los quaternions

• Reynolds León Guerra ^[1] ; Edel B García Reyes ^[1]
  1. [1] Centro de Aplicaciones de Tecnologías de Avanzada (CENATAV)
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 12, Nº. 4, 2018
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Saliency detection in images in the quaternion space
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En el presente trabajo es desarrollado un algoritmo para detectar las regiones salientes en las imágenes en el espacio de los quaternions. Para obtener mapas de regiones salientes, una pirámide Gaussiana es creada para procesar imágenes a diferentes escalas mediante dos enfoques (local y global) conservando los objetos predominantes. Las imágenes son representadas en el espacio de los quaternions donde se conserva la relación entre los espacios de color RGB y HSV utilizando rasgos. En el enfoque local (dominio espacial), las imágenes son divididas en parches para la comparación entre el módulo y la fase del quaternion y es desarrollada una variante nueva del descriptor Quaternion Local Binary Patterns. En el enfoque global, las imágenes son procesadas en el espacio de la frecuencia de Fourier para quaternions, donde el espectro del módulo es transformado mediante un filtro pasa baja y es reconstruida la información para obtener un mapa global. El mapa final de regiones salientes es logrado mediante una combinación ponderada de los mapas locales y el global, para después aplicar una función de center bia y un refinamiento al mapa final. Para comprobar la eficacia del algoritmo propuesto es validado mediante la métrica error medio absoluto en la base de datos ECSSD-1000 y comparado con otros algoritmos del estado del arte.

  • English

    In this paper, we developed an algorithm that allows the saliency detection in images in the quaternion space. To obtain maps of saliency, a Gaussian pyramid is built to process images at different scales through two approaches (local and global) while conserving salient objects. Images are represented in the quaternion space where the relationship between RGB and HSV color spaces is conserved using feature. In the local approach (spatial domain), the images are divided into patches for the comparison between the module and the phase of quaternion and a new variant of Quaternion Local Binary Patterns descriptor is developed. In the global approach, the images are processed in the quaternion Fourier frequency space, where the module spectrum is transformed by a low pass filter and the information is reconstructed to obtain a global map. The final map of saliency is achieved by a weighted combination of local and global maps and after applying a function of center bia more a refinement in the final map. To verify the effectiveness of our proposed algorithm it is validated using the mean absolute error metric in the ECSSD-1000 data set and compared with other state of the art algorithms.