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龙图腾网获悉河南省启研科技评价研究院有限公司申请的专利一种计算机数字图像的显著性检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120833495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510958846.4，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种计算机数字图像的显著性检测方法是由蔡永军;蔡锦尚;王振;张海峻;李大伟;方文哲;苏海龙设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计算机数字图像的显著性检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理领域，具体涉及一种计算机数字图像的显著性检测方法。该方法首先获取RGB通道下的计算机数字图像，将RGB图像进行颜色空间转换，获取RGB图像中各像素点的亮度值，对每个像素点构建多个尺度，分析像素点的每个尺度中各像素点的各通道值和亮度值，得到像素点在每个尺度下的颜色特征系数和纹路特征系数，根据相同尺度下的颜色特征系数的差异和纹路特征系数的差异，得到像素点在每个尺度下的孤立程度，基于孤立程度对显著性检测结果进行优化调整，并通过获取的像素点的真实显著值对计算机数字图像进行显著性检测，本发明能够降低对塑料材料表面RGB图像进行显著性检测结果的偏差，提高对塑料材料显著性检测的准确性。

本发明授权一种计算机数字图像的显著性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种计算机数字图像的显著性检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取计算机RGB图像；将RGB图像进行颜色空间转换，获得每个像素点的亮度值； 将RGB图像中任意一个像素点作为目标像素点，以目标像素点为起始点构建目标像素点不同的尺度，其中不同尺度中包括预设方向上不同数量的像素点；根据目标像素点的每个尺度中像素点的各通道值和所述亮度值，获得目标像素点在每个尺度下的颜色特征系数；根据目标像素点在每个尺度下的所述颜色特征系数，以及每个尺度中除目标像素点之外的其他像素点与目标像素点之间亮度值的差异，获得目标像素点在每个尺度下的纹路特征系数； 根据目标像素点和RGB图像中除目标像素点之外的其他像素点之间在相同尺度下所述颜色特征系数的差异以及所述纹路特征系数的差异，获取目标像素点在每个尺度下的孤立程度；对RGB图像进行显著性检测，获得目标像素点在每个尺度下的初始显著值；结合目标像素点在所有尺度下的所述初始显著值和所述孤立程度，获得目标像素点的真实显著值； 基于每个像素点的所述真实显著值对塑料材料的质量进行检测； 目标像素点在每个尺度下的颜色特征系数的获取方法包括： 将目标像素点的每个尺度中每个像素点的R通道值、G通道值、B通道值和所述亮度值的和值，作为每个尺度中每个像素点的颜色参数； 将目标像素点的每个尺度中所有像素点的所述颜色参数的累加值，作为目标像素点在每个尺度下的第一特征参数； 将R通道、G通道和B通道中任意两个通道的组合，作为通道组；将每个通道组中两个通道值的差值的绝对值，作为每个通道组的初始通道值差异； 将目标像素点的每个尺度中每个像素点的所有通道组的所述初始通道值差异的累加值，作为每个尺度中每个像素点的整体通道值差异； 将目标像素点的每个尺度中所有像素点的所述整体通道值差异的累加值，作为目标像素点在每个尺度下的第二特征参数； 根据所述第一特征参数和所述第二特征参数，获得目标像素点在每个尺度下的颜色特征系数； 目标像素点在每个尺度下的颜色特征系数的获取方法包括： 将所述第一特征参数和所述第二特征参数的乘积值进行负相关的归一化，获得目标像素点在每个尺度下的颜色特征系数； 目标像素点在每个尺度下的纹路特征系数的获取方法包括： 在目标像素点的每个尺度中，将除目标像素点之外的每个其他像素点与目标像素点之间亮度值的差值的绝对值，作为每个尺度中每个其他像素点的初始亮度值差异； 将目标像素点的每个尺度中所有其他像素点的所述初始亮度值差异的累加值，作为目标像素点在每个尺度下的整体亮度值差异； 将目标像素点在每个尺度下的所述整体亮度值差异和所述颜色特征系数的乘积值，作为目标像素点在每个尺度下的纹路特征系数； 目标像素点在每个尺度下的孤立程度的获取方法包括： 任意选取一个尺度作为目标尺度； 将RGB图像中除目标像素点之外的每个其他像素点和目标像素点之间在目标尺度下的所述颜色特征系数的差值的绝对值，作为RGB图像中每个其他像素点在目标尺度下的颜色特征差异； 对RGB图像中所有其他像素点在目标尺度下的所述颜色特征差异的累加值进行归一化，获得目标像素点在目标尺度下的颜色差异指标； 将RGB图像中除目标像素点之外的每个其他像素点和目标像素点之间在目标尺度下的所述纹路特征系数的差值的绝对值，作为RGB图像中每个其他像素点在目标尺度下的纹路特征差异； 对RGB图像中所有其他像素点在目标尺度下的所述纹路特征差异的累加值进行归一化，获得目标像素点在目标尺度下的纹路差异指标； 将所述颜色差异指标和所述纹路差异指标的乘积值，作为目标像素点在目标尺度下的孤立程度； 目标像素点在每个尺度下的初始显著值的获取方法包括： 基于显著性检测CA算法，对RGB图像进行显著性检测，获得目标像素点在每个尺度下的初始显著值； 目标像素点的真实显著值的获取方法包括： 将目标像素点在每个尺度下的孤立程度进行归一化，获得目标像素点在每个尺度的调整权重； 将所述调整权重作为目标像素点在对应尺度的初始显著值的权值，并对目标像素点在所有尺度的初始显著值进行加权求和，获得目标像素点的真实显著值。

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