【摘要】：為了獲得更加精細(xì)化的顯著目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果,提出一種結(jié)合前景和背景信息的圖像顯著目標(biāo)檢測(cè)算法,將自底向上的粗糙顯著區(qū)域提取和基于流形查詢的自頂向下背景權(quán)重圖的計(jì)算整合到統(tǒng)一的優(yōu)化框架內(nèi).粗糙顯著圖主要融合了更符合生物心理學(xué)規(guī)則的局部對(duì)比圖、頻率先驗(yàn)圖和全局顏色分布圖這3個(gè)先驗(yàn)圖;在背景權(quán)重圖的計(jì)算中,首先根據(jù)超像素分割圖構(gòu)建一個(gè)無向圖的鄰接矩陣,然后基于邊界背景先驗(yàn)知識(shí)選擇位于圖像邊界的一些超像素作為初始流形查詢向量進(jìn)行圖節(jié)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)度的傳播計(jì)算,得到背景權(quán)重圖.在MSRA1000和ECSSD這2個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上與當(dāng)前主要的10種算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果體現(xiàn)了文中算法的優(yōu)異性.
[Abstract]:In order to obtain more refined salient target detection results, an image salient target detection algorithm combining foreground and background information is proposed. The bottom-up rough significant region extraction and the calculation of top-down background weight map based on manifold query are integrated into a unified optimization framework. The rough salient map mainly combines the local contrast map, the frequency prior map and the global color distribution map, which are more in accordance with the rules of biological psychology. In the calculation of the background weight graph, a adjacency matrix of undirected graph is constructed according to the hyperpixel partition graph. Then, based on the prior knowledge of boundary background, some super-pixels located at the edge of the image are selected as initial manifold query vectors to calculate the propagation of the correlation degree between the nodes of the graph, and the background weight graph is obtained. The comparison experiments between the two datum datasets, MSRA1000 and ECSSD, are carried out with the current 10 algorithms, and the results show the superiority of the proposed algorithm.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院CAD研究中心;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAF17B00)
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2388398