惰性随机游走视觉显著性检测算法

发布时间：2017-12-25 05:30

  本文关键词：惰性随机游走视觉显著性检测算法　出处：《中国图象图形学报》2016年09期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：目的鉴于随机游走过程对人类视觉注意力的良好描述能力,提出一种基于惰性随机游走的视觉显著性检测算法。方法首先通过对背景超像素赋予较大的惰性因子,即以背景超像素作为惰性种子节点,在由图像超像素组成的无向图上演化惰性随机游走过程,获得初始显著性图;然后利用空间位置先验及颜色对比度先验信息对初始显著图进行修正;最终通过基于前景的惰性随机游走产生鲁棒的视觉显著性检测结果。结果为验证算法有效性,在MSRA-1000数据库上进行了仿真实验,并与主流相关算法进行了定性与定量比较。本文算法的Receiver ROC(operating characteristic)曲线及F值均高于其他相关算法。结论与传统基于随机过程的显著性检测算法相比,普通随机游走过程无法保证收敛到稳定状态,本文算法从理论上有效克服了该问题,提高了算法的适用性;其次,本文算法通过利用视觉转移的往返时间来刻画显著性差异,在生物视觉的模拟上更加合理贴切,与普通随机游走过程采用的单向转移时间相比,效果更加鲁棒。
【作者单位】： 南昌航空大学数学与信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61262050,61363049,61562062) 江西省自然科学基金项目(20151BAB211006)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： Vol.21,No.9,Sep.20160引言显著性检测是通过模拟人类视觉的观察过程,帮助计算机或传感器理解自然场景图像的重要手段。随着计算机智能的不断发展以及媒体采集技术的广泛应用(如智慧城市、安全监控等),如何快速有效地理解一幅图像或视频已成为一个重要的研究课题。一个有效的，

本文编号：1331572