基于自适应遗传算法的显著性检测

发布时间：2018-02-25 04:21

  本文关键词： 遗传算法 中心先验 显著性 贝叶斯框架　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了更鲁棒地检测图像中的显著目标.在凸包的基础上,提出一种基于自适应遗传算法的显著性检测算法.首先通过图像的Harris角点构造凸包,利用自适应遗传算法来找出凸包内的显著目标并构造遗传先验图;然后构建中心先验模型,与遗传先验图融合成先验图;最后引入贝叶斯优化框架来优化先验图,以得到最终的显著图.在6个公开的显著性检测数据库上进行评测,通过大量实验验证了该算法的有效性.
[Abstract]:In order to detect salient objects in images more robustly, a saliency detection algorithm based on adaptive genetic algorithm is proposed based on convex hull. Firstly, convex hull is constructed by Harris corner of image. Adaptive genetic algorithm is used to find salient objects in convex hull and construct genetic prior graph. Then a central priori model is constructed, which is fused with genetic prior graph to form a prior graph. Finally, Bayesian optimization framework is introduced to optimize the prior graph. In order to obtain the final salience diagram, the algorithm is evaluated on six open salience detection databases, and the effectiveness of the algorithm is verified by a large number of experiments.
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海师范大学信息与机电工程学院;上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(61502220);国家自然科学基金联合项目(U1304616);国家自然科学基金面上项目(61775139) 上海市自然科学基金(15ZR1428600)
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：1532995