【摘要】：針對已有的顯著檢測算法對背景復雜的圖像檢測效果較差的問題,提出融合對比度與背景先驗的顯著目標檢測算法.首先將圖像劃分為感知均勻的像素塊,再根據(jù)對比度先驗定義圖像的顯著邊緣、像素塊的全局對比度及顏色相似像素塊的空間分布,得到任一像素塊與前景的相關(guān)性;然后根據(jù)背景先驗將圖像邊界像素塊定義為偽背景區(qū)域,通過計算像素塊與偽背景區(qū)域的相似度得到像素塊與背景的相關(guān)性;最后通過能量優(yōu)化函數(shù)結(jié)合像素塊與前景、背景的相關(guān)性,得到該像素塊的顯著值.實驗結(jié)果表明,與同類算法相比,該算法能更好地使顯著目標整體高亮,抑制背景噪聲,得到較符合視覺感知的顯著圖.
[Abstract]:Aiming at the problem of poor performance of existing salient detection algorithms for images with complex background, a significant target detection algorithm based on fusion contrast and background priori is proposed. Firstly, the image is divided into perceptual uniform pixel blocks, then the significant edges of the image, the global contrast of the pixel blocks and the spatial distribution of the color similar pixel blocks are defined according to the contrast prior, and the correlation between any pixel block and the foreground is obtained. Then the image boundary pixel block is defined as pseudo background region according to background priori, and the correlation between pixel block and background is obtained by calculating the similarity between pixel block and pseudo background region. Finally, the significant value of the pixel block is obtained by combining the energy optimization function with the correlation between the pixel block and the foreground and background. The experimental results show that compared with the similar algorithms, the proposed algorithm can better highlight the whole salient target, suppress the background noise, and obtain the salient image which accords with the visual perception.
【作者單位】： 上海交通大學計算機科學與工程系;東南大學信息科學與工程學院;中興通訊股份有限公司云計算及IT研究院;
【基金】：國家“九七三”重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(2011CB302203) 國家自然科學基金(61133009;61502220;U1304616)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張桂林，熊艷，曹偉，李強;一種評價自動目標檢測算法性能的方法[J];華中理工大學學報(社會科學版);1994年05期

2 秦劍;陳錢;錢惟賢;;基于背景分類的弱小目標檢測算法[J];光電工程;2011年01期

3 蔣建國;吳暉;齊美彬;張莉;;攝像機旋轉(zhuǎn)運動下的快速目標檢測算法[J];圖學學報;2012年03期

4 逯鵬;張姍姍;劉馳;黃石磊;湯玉合;;基于稀疏超完備表示的目標檢測算法[J];儀器儀表學報;2013年06期

5 李大輝;金濤;;弱小目標檢測算法的設(shè)計與分析[J];中國科技信息;2013年16期

6 張明艷;許鋼;孟櫻;;基于時空特性的運動目標檢測算法研究[J];安徽工程大學學報;2013年04期

7 徐振海,王雪松,肖順平,莊釗文;基于模糊融合的目標檢測算法研究[J];國防科技大學學報;2000年04期

8 李維雅,董能力,金鋼,李正周;弱小目標檢測算法性能評價的回歸分析方法[J];光電工程;2005年02期

9 高陳強;田金文;王鵬;;基于時域特性分析的紅外運動小目標檢測算法[J];紅外與激光工程;2008年05期

10 曾脈;左志宏;常曉夫;何煊;;一種準確而快速的運動目標檢測算法[J];成都信息工程學院學報;2008年04期

相關(guān)會議論文 前10條

1 高飛;蔣建國;安紅新;齊美彬;;一種快速運動目標檢測算法[A];全國第22屆計算機技術(shù)與應用學術(shù)會議(CACIS·2011)暨全國第3屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應用（SCA·2011）學術(shù)會議論文摘要集[C];2011年

2 孫瑾秋;張艷寧;姜磊;王敏;;基于變換域特征的星空背景弱小目標檢測算法[A];第八屆全國信號與信息處理聯(lián)合學術(shù)會議論文集[C];2009年

3 鄧宇;陳孝威;;綜合利用時空信息的運動目標檢測算法[A];第二屆和諧人機環(huán)境聯(lián)合學術(shù)會議(HHME2006)——第15屆中國多媒體學術(shù)會議(NCMT'06)論文集[C];2006年

4 袁輝;孫卓;李德民;魏穎;;基于小波多尺度互能量交叉融合濾波的弱小目標檢測算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)會議論文集[C];2009年

5 顧靜良;萬敏;張衛(wèi);鄭捷;;低對比度弱小目標檢測算法[A];中國工程物理研究院科技年報（2005）[C];2005年

6 黃龔;鄭錦;劉養(yǎng)科;;攝像機水平巡掃時的運動目標檢測算法[A];第六屆和諧人機環(huán)境聯(lián)合學術(shù)會議（HHME2010)、第19屆全國多媒體學術(shù)會議（NCMT2010）、第6屆全國人機交互學術(shù)會議（CHCI2010）、第5屆全國普適計算學術(shù)會議（PCC2010）論文集[C];2010年

7 張國華;;一種基于導引頭穩(wěn)定平臺結(jié)構(gòu)的目標檢測算法[A];第九屆全國光電技術(shù)學術(shù)交流會論文集（下冊）[C];2010年

8 王正;劉瑞華;;基于PTZ攝像機的運動目標檢測算法[A];全國第一屆嵌入式技術(shù)聯(lián)合學術(shù)會議論文集[C];2006年

9 王彪;王成儒;王芬芬;;一種改進的運動目標檢測算法[A];計算機技術(shù)與應用進展·2007——全國第18屆計算機技術(shù)與應用（CACIS）學術(shù)會議論文集[C];2007年

10 劉琳;顧國華;錢惟賢;陳錢;徐富元;;目標檢測算法的研究以及SRIO協(xié)議在目標檢測的應用[A];第八屆華東三省一市真空學術(shù)交流會論文集[C];2013年

相關(guān)博士學位論文 前5條

1 王海豐;基于機器視覺的剖竹機加工目標檢測算法研究[D];東北林業(yè)大學;2015年

2 王俊強;圖像中人體目標檢測算法研究[D];北京郵電大學;2012年

3 郭明瑋;基于視覺記憶的目標檢測算法：一個特征學習與特征聯(lián)想的過程[D];中國科學技術(shù)大學;2014年

4 臧風妮;智能視頻監(jiān)控中海面艦船目標檢測算法研究[D];中國海洋大學;2014年

5 陳偉;基于PSO的復雜工業(yè)環(huán)境視覺目標檢測算法應用研究[D];武漢科技大學;2008年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 劉恒建;基于FPGA+DSP的運動目標檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];南京理工大學;2015年

2 賈建英;視頻序列中運動目標檢測算法研究[D];長安大學;2015年

3 周亞運;基于TMS320DM642平臺的紅外運動目標檢測算法設(shè)計[D];南京理工大學;2015年

4 姚丹;基于多光譜信息融合的弱小運動目標檢測技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

5 劉培培;基于區(qū)域特征的運動目標檢測算法的研究與開發(fā)[D];廣西大學;2015年

6 崔璇;天空背景下紅外小目標檢測算法研究[D];陜西師范大學;2015年

7 李兆軍;沿跡干涉運動目標檢測算法研究[D];中國科學院研究生院（電子學研究所）;2006年

8 張鶴;運動目標檢測算法研究[D];武漢科技大學;2011年

9 王明智;嵌入式目標檢測算法的研究與實現(xiàn)[D];大連理工大學;2012年

10 黃素茵;基于視頻監(jiān)控運動目標檢測算法研究[D];華南理工大學;2013年

，

本文編號：2320197