基于带汇点Laplace扩散模型的显著目标检测

发布时间：2018-03-22 13:48

  本文选题：目标检测　切入点：显著性　出处：《电子与信息学报》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：该文基于Laplace相似度量的构造方法,针对两阶段显著目标检测中显著种子的不同类型(稀疏或稠密),提出了相应的显著性扩散模型,从而实现了基于扩散的两阶段互补的显著目标检测。尤其是第2阶段扩散模型中汇点的融入,一方面更好地抑制了显著性图中的背景,同时对于控制因子α的取值更加稳健。实验结果表明,当显著种子确定时,不同的扩散模型会导致显著性扩散程度的差异。基于带汇点Laplace的两阶段互补的扩散模型较其他扩散模型更有效、更稳健。同时,从多项评价指标分析,该算法与目前流行的5种显著目标检测算法相比,具有较大优势。这表明此种用于图像检索或分类的Laplace相似度量的构造方法在显著目标检测中也是适用的。
[Abstract]:Based on the method of constructing Laplace similarity measure, this paper proposes a significant diffusion model for different types of salient seeds (sparse or dense) in two-stage salient target detection. In particular, the inclusion of meeting points in the second stage diffusion model, on the one hand, better restrains the background in the salient graph. At the same time, the value of control factor 伪 is more robust. The experimental results show that, when the significant seeds are determined, Different diffusion models lead to significant diffusivity. The two-stage complementary diffusion model based on Laplace with meeting point is more effective and more robust than other diffusion models. Compared with five popular salient target detection algorithms, this algorithm has a great advantage, which indicates that this method of constructing Laplace similarity measure for image retrieval or classification is also applicable in salient target detection.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;东北大学理学院;东北大学秦皇岛分校控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51475086) 辽宁省自然科学基金(2014020026)~~
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1648925