1.一种基于稀疏表示的立体图像视觉显著提取方法，其特征在于包括字典学习阶段和显著预测阶段两个过程；

所述的字典学习阶段的具体步骤如下：

①_1、选取K幅宽度为W且高度为H的立体图像，将第k幅立体图像记为SRGB,k，将SRGB,k的左视点图像记为{LRGB,k(x,y)}，将SRGB,k的右视点图像记为{RRGB,k(x,y)}，其中，1≤K≤100，1≤k≤K，1≤x≤W,1≤y≤H，LRGB,k(x,y)表示{LRGB,k(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，RRGB,k(x,y)表示{RRGB,k(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

①_2、根据每幅立体图像的左视点图像和右视点图像，并采用块匹配方法，计算每幅立体图像的左视点图像与右视点图像之间的视差图像，将{LRGB,k(x,y)}与{RRGB,k(x,y)}之间的视差图像记为{dk(x,y)}，其中，dk(x,y)表示{dk(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

①_3、采用LOG滤波方法，对每幅立体图像的左视点图像进行操作，得到每幅立体图像的左视点图像的左视点视觉特征图，将{LRGB,k(x,y)}的左视点视觉特征图记为{LLOG,k(x,y)}，其中，LLOG,k(x,y)表示{LLOG,k(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

同样，采用LOG滤波方法，对每幅立体图像的右视点图像进行操作，得到每幅立体图像的右视点图像的右视点视觉特征图，将{RRGB,k(x,y)}的右视点视觉特征图记为{RLOG,k(x,y)}，其中，RLOG,k(x,y)表示{RLOG,k(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

①_4、根据每幅立体图像的左视点图像和右视点图像、左视点图像与右视点图像之间的视差图像、左视点图像的左视点视觉特征图和右视点图像的右视点视觉特征图，计算每幅立体图像的左右视点融合图像，将SRGB,k的左右视点融合图像记为{RL,R,k(x,y)}，其中，RL,R,k(x,y)表示{RL,R,k(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

①_5、采用K-SVD方法，对所有立体图像的左右视点融合图像进行联合字典训练操作，得到融合图像字典表，记为{Dc(x,y)}，其中，Dc(x,y)表示{Dc(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

所述的显著预测阶段的具体步骤如下：

②_1、令SRGB表示宽度为W且高度为H的待视觉显著提取的立体图像，将SRGB的左视点图像记为{LRGB(x,y)}，将SRGB的右视点图像记为{RRGB(x,y)}，其中，1≤x≤W,1≤y≤H，LRGB(x,y)表示{LRGB(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，RRGB(x,y)表示{RRGB(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

②_2、根据{LRGB(x,y)}和{RRGB(x,y)}，采用块匹配方法，计算{LRGB(x,y)}与{RRGB(x,y)}之间的视差图像，记为{d(x,y)}，其中，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_3、采用LOG滤波方法，对{LRGB(x,y)}进行操作，得到{LRGB(x,y)}的左视点视觉特征图，记为{LLOG(x,y)}，其中，LLOG(x,y)表示{LLOG(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

同样，采用LOG滤波方法，对{RRGB(x,y)}进行操作，得到{RRGB(x,y)}的右视点视觉特征图，记为{RLOG(x,y)}，其中，RLOG(x,y)表示{RLOG(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

②_4、根据{LRGB(x,y)}和{RRGB(x,y)}、{d(x,y)}、{LLOG(x,y)}和{RLOG(x,y)}，计算SRGB的左右视点融合图像，记为{RL,R(x,y)}，其中，RL,R(x,y)表示{RL,R(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

②_5、根据字典学习阶段得到的融合图像字典表{Dc(x,y)}，并采用K-SVD求解方法对{RL,R(x,y)}进行处理，得到SRGB的融合稀疏特征图，记为{SR(x,y)}，其中，SR(x,y)表示{SR(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

②_6、采用中央周边差操作对{SR(x,y)}中的所有像素点的像素值进行处理，得到SRGB的视觉显著图，记为{S(x,y)}，其中，S(x,y)表示{S(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值。

2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏表示的立体图像视觉显著提取方法，其特征在于所述的步骤①_4中的 ，

其中，RRGB,k(x+dk(x,y),y)表示{RRGB,k(x,y)}中坐标位置为(x+dk(x,y),y)的像素点的像素值，RLOG,k(x+dk(x,y),y)表示{RLOG,k(x,y)}中坐标位置为(x+dk(x,y),y)的像素点的像素值。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于稀疏表示的立体图像视觉显著提取方法，其特征在于所述的步骤②_4中的 ，

其中，RRGB(x+d(x,y),y)表示{RRGB(x,y)}中坐标位置为(x+d(x,y),y)的像素点的像素值，RLOG(x+d(x,y),y)表示{RLOG(x,y)}中坐标位置为(x+d(x,y),y)的像素点的像素值。