Smoothness加强的全局和局部显著目标检测

发布时间：2017-11-17 05:08

  本文关键词：Smoothness加强的全局和局部显著目标检测

  更多相关文章： 全局对比 局部对比 中心先验 Smoothness Compactness

【摘要】：显著目标检测是计算机视觉的重要组成部分。针对基于对比度的方法存在的前景和背景容易被误检的问题,提出Smoothness加强的全局和局部显著目标检测的方法。在全局对比度检测过程中引入中心先验知识,在局部对比度检测过程中引入Compactness特征,再使用Smoothness特征加强全局的显著性及局部的显著性,最后将全局显著图和局部显著图进行线性融合。在MSRA-1000、ECSSD数据集上的评估中,该算法有更高的准确率,在CSSD数据集上能和最先进算法相媲美。实验表明,从全局和局部两个角度出发的显著性检测的方法能够有效的互补,Smoothness能够有效加强前景和背景的差异性,并且有效纠正一些误检现象,从而取得更好的结果。
【作者单位】： 安徽大学计算机科学与技术学院;
【基金】：安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2015A009) 高等学校博士学科点专项科研基金联合课题(20133401110009)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 最近,致力于找到图像中最重要部分的显著性检测已经在计算机视觉领域越来越普及。正确提取这些重要目标区域可以大大提高图像处理与分析的效率和正确性。显著性检测可以被应用在许多视觉工作,如图像分割、目标识别、视频跟踪、图像分类、图像压缩。 通常,显著性检测可

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