视觉显著性发现 奥普特感兴趣区域快速处理的方案

随着微电子工业的迅猛发展，高分辨率、高处理速度的机器视觉系统不断诞生。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，这对图像处理算法的速度、精度以及稳定性等提出了新的要求。

在机器视觉中，处理感兴趣区域图像是一种常用并且应用非常广泛的图像处理方式，在数百万乃至上千万像素的图像中只取其中一部分感兴趣区域进行图像处理，可以显著提高处理效率。

现有技术中，在一副图像中只处理感兴趣区域，其他区域保持源像素不变，但是传统的算法往往将非感兴趣的区域也纳入了运算过程，这就导致运算时间非常长，且降低了运算效率。

为此，奥普特在2019年8月14日申请了一项名为“一种快速处理感兴趣区域图像的算法”的发明专利（申请号：201910747667.0），申请人为广东奥普特科技股份有限公司。

根据该专利目前公开的资料，让我们一起来看看这项快速处理感兴趣区域图像的技术方案吧。

如上图，为该专利中发明的快速处理感兴趣区域图像的算法，首先系统会对于感兴趣区域进行分析，以得到它的相关关键参数。其次计算不同形状感兴趣区域的正外接矩阵，这是因为感兴趣区域有可能是一个不规则的形状，而对于这样不规则的区域进行划分是比较困难的，因而该方案提出使用一个正外接矩阵来将不规则区域进行框定。

在进行具体的矩阵定位时，将矩阵的长、宽定位在坐标系的x、y轴上，可以从x轴出发，以像素为单位进行递增，以求得当前感兴趣区域的边界；也可以从y轴出发，同样以像素为单位递增来求取边界。

如下图所示，感兴趣区域是一块倾斜的矩形，则算法会选取与y轴平行的线条，该线条与感兴趣区域相交的点即为该线条所选定的点，而为了获得正外交矩阵，需要不断的执行该算法，更换不同的y值，以找到其中相交坐标最大的点。

而这种算法的优势就在于，可以处理任意形状的感兴趣区域，如下图，当感兴趣区域为圆形时，从正外接矩阵y值最小的那一行开始，按行递增，当前行区域临界的最左值和最右值来计算其正外交矩阵。为了阐述该算法的高效性，该专利中给出了这种方案与传统方案的耗时对比，当圆的半径为1000mm时，传统方案耗时8.53毫秒，而该方案的算法仅耗时0.4毫秒。

最后，结合上述的感兴趣区域的关键参数和边界信息，利用TBB算法，实现多行和多列图像处理运算，即按照感兴趣区域对于图像进行裁剪以及分割，最终得到处理后的图像数据结果，以便于进行下一步的图像操作。这样，极大的减少了数据的冗余性，避免了无用的运算，也提高了计算的效率。

以上就是奥普特发明的快速处理感兴趣区域图像的算法，借助于这种方案，可以将不在感兴趣区域中的图像数据屏蔽，以减少数据的冗余性，同时这种方案采用数学定义计算感兴趣区域的临界点，相比于传统方案，不仅可以提高算法的效率，也提高了计算的可靠性。