一种前景和背景提取相结合的图像显著性检测

发布时间：2018-12-20 18:59

【摘要】：为了获得更加精细化的显著目标检测结果,提出一种结合前景和背景信息的图像显著目标检测算法,将自底向上的粗糙显著区域提取和基于流形查询的自顶向下背景权重图的计算整合到统一的优化框架内.粗糙显著图主要融合了更符合生物心理学规则的局部对比图、频率先验图和全局颜色分布图这3个先验图;在背景权重图的计算中,首先根据超像素分割图构建一个无向图的邻接矩阵,然后基于边界背景先验知识选择位于图像边界的一些超像素作为初始流形查询向量进行图节点间关联度的传播计算,得到背景权重图.在MSRA1000和ECSSD这2个基准数据集上与当前主要的10种算法进行了对比实验,结果体现了文中算法的优异性.
[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.
【作者单位】： 同济大学电子与信息工程学院CAD研究中心;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2015BAF17B00)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2388398