1.一种立体图像视觉显著提取方法，其特征在于包括以下步骤：

①令SRGB表示待提取视觉显著的立体图像，将SRGB的左视点图像记为{LRGB(x,y)}，将SRGB的深度图像记为{D(x,y)}，其中，1≤x≤W,1≤y≤H，W表示SRGB的宽度，H表示SRGB的高度，LRGB(x,y)表示{LRGB(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，D(x,y)表示{D(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

②采用颜色空间变换方法，将{LRGB(x,y)}从RGB颜色空间变换到Lab颜色空间，得到{LRGB(x,y)}对应的L通道图、a通道图和b通道图，对应记为{LLab,L(x,y)}、{LLab,a(x,y)}和{LLab,b(x,y)}，其中，LLab,L(x,y)表示{LLab,L(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，LLab,a(x,y)表示{LLab,a(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，LLab,b(x,y)表示{LLab,b(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

③将{D(x,y)}的像素值范围变换到区间[0,255]，将变换得到的图像记为{D0,255(x,y)}，其中，D0,255(x,y)表示{D0,255(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

④分别对{LLab,L(x,y)}、{LLab,a(x,y)}、{LLab,b(x,y)}和{D0,255(x,y)}实施log-Gabor低通滤波，对应得到{LLab,L(x,y)}的低通滤波特征图、{LLab,a(x,y)}的低通滤波特征图、{LLab,b(x,y)}的低通滤波特征图和{D0,255(x,y)}的低通滤波特征图，对应记为{LLab,L,log(x,y)}、{LLab,a,log(x,y)}、{LLab,b,log(x,y)}和{D0,255,log(x,y)}，其中，LLab,L,log(x,y)表示{LLab,L,log(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，LLab,a,log(x,y)表示{LLab,a,log(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，LLab,b,log(x,y)表示{LLab,b,log(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，D0,255,log(x,y)表示{D0,255,log(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

⑤根据{LLab,L,log(x,y)}、{LLab,a,log(x,y)}、{LLab,b,log(x,y)}和{D0,255,log(x,y)}，获取左视点视觉显著图，记为{Lsaliency(x,y)}，将{Lsaliency(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为Lsaliency(x,y)，⑥获取SRGB的中心偏好图，记为{Csaliency(x,y)}，将{Csaliency(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为Csaliency(x,y)， 其中，e为自然基数，x0和y0对应表示SRGB中的中心像素点的横坐标和纵坐标，δx表示SRGB中的像素点的横坐标的标准差，δy表示SRGB中的像素点的纵坐标的标准差；

⑦融合{Lsaliency(x,y)}和{Csaliency(x,y)}得到SRGB的视觉显著图，记为{S3D,saliency(x,y)}，其中，S3D,saliency(x,y)表示{S3D,saliency(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

所述的步骤⑦中S3D,saliency(x,y)＝Lsaliency(x,y)×Csaliency(x,y)。

2.根据权利要求1所述的一种立体图像视觉显著提取方法，其特征在于所述的步骤③中

，

其中，min()为取最小值函数，max()为取最大值函数。