Selective Search(选择性搜索)算法

在目标检测中，这个算法，可以启发式地搜索出可能包含物体的区域，而不用随机盲目地找很多个方框。
- 最简单的目标检测
我们的思路是先搞出一些小的方框(不一定是方块，但一定是连在一起的区域)，然后不断的合并

一、图像分割

为了方便合并，我们先处理出一些小的区域
我们这里用felzenszwalb的图像分割算法
- 简单的来说这个算法就是对图像做一个简单的聚类，什么样的聚类又快又简单呢？----最小生成树！
- skimage.segmentation.felzenszwalb是python对应的API

二、计算相似度

计算相似度，把相似度高且邻近的块合并
为了保证多样性，这个算法涉及多种相似度，然后把各个相似度直接加起来(当然是带加权的)
- 多样性还考虑了多种样色空间，如RGB，HSV，灰度等

颜色相似度

为了让各个大小的区域都能比较，我们求出每个区域每个颜色通道的25 bins直方图，这样每个区域就能得到一个75维的向量 [ c i 1 , . . . , c i n ] [c_i^1,...,c_i^n] [ci1,...,cin]
- 向量要归一化，就是和为1
相似度公式为
- S c o l o r ( r i , r j ) = ∑ k = 1 n m i n ( c i k , c j k ) S_{color}(r_i,r_j)=\sum_{k=1}^n min(c_i^k,c_j^k) Scolor(ri,rj)=k=1∑nmin(cik,cjk)
- 这样两个区域在很相似的情况下得到的最大值也只有1
两个区域合并时公式为
- C n e w = s i z e ( r i ) ∗ C i + s i z e ( r j ) ∗ C j s i z e ( r i ) + s i z e ( r j ) C_{new}=\frac{size(r_i)*C_i+size(r_j)*C_j}{size(r_i)+size(r_j)} Cnew=size(ri)+size(rj)size(ri)∗Ci+size(rj)∗Cj

纹理相似度

计算纹理梯度，然后做成直方图，相似度和合并公式和上面相同
计算纹理梯度的方法：
- SIFT特征
  - 论文中的方法
- LBP
  - 较简单的方法
  - 对于每个像素，比较一周的像素(可设定半径值)，若大则为1，小则为0，最后合在一起为一个为一个二进制数，再转成十进制数即可

优先合并小区域

毕竟启发式合并
相似度公式
- S s i z e ( r i , r J ) = 1 − s i z e ( r i ) + s i z e ( r j ) s i z e ( i m ) S_{size}(r_i,r_J)=1-\frac{size(r_i)+size(r_j)}{size(im)} Ssize(ri,rJ)=1−size(im)size(ri)+size(rj)
- size(im)是总图像大小

区域距离合适度

假设有1,2,3区域依次相隔，但是1和3很相似而2不相似，这样就会形成断崖
相似度公式
- S f i l l ( r i , r j ) = 1 − s i z e ( B B i j ) − s i z e ( r i ) − s i z e ( r j ) s i z e ( i m ) S_{fill}(r_i,r_j)=1-\frac{size(BB_{ij})-size(r_i)-size(r_j)}{size(im)} Sfill(ri,rj)=1−size(im)size(BBij)−size(ri)−size(rj)
  - BB_{ij}是区域i和j合并之后的区域

总相似度

最后几个相似度带权合并就行

三、合并

统计每个区域的有交集区域，并统计相似度
然后每次把相似度最高的两个区域合并，直到没有区域相交

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一、图像分割

二、计算相似度

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纹理相似度

优先合并小区域

区域距离合适度

总相似度

三、合并

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