基于可区分边界和加权对比度优化的显著度检测算法

发布时间：2019-01-14 11:39

【摘要】：针对目前基于先验背景的显著度算法中,把图像的所有边界同等对待带来的误判别问题,本文提出一种基于可区分边界和加权对比度优化的显著度检测算法.为了客观评价显著度,本文首先设计了一种粗略评估显著度的指标,用来选择较好的背景图.以该指标为基础,该算法先利用Hausdorff距离对边界进行区分,再利用测地线距离变换完成可靠的背景检测;然后,构造了一种前景-背景加权的对比度来计算初始显著度;最后,使用加权的优化模型进行显著度的优化.在5个公开数据集上的实验结果表明,本文算法在保持快速、无训练等优点的同时,检测性能优于目前主流算法.
[Abstract]:In this paper, a salience detection algorithm based on differentiable boundary and weighted contrast optimization is proposed to deal with the misjudgment problem caused by treating all boundaries of image equally in the prior background saliency algorithm. In order to evaluate the salience objectively, this paper first designs a rough index to evaluate the saliency, which is used to select a better background image. Based on this index, the Hausdorff distance is used to distinguish the boundary, then the geodesic distance transformation is used to complete the reliable background detection, and then a foreground-background weighted contrast is constructed to calculate the initial salience. Finally, the weighted optimization model is used to optimize the saliency. The experimental results on five open datasets show that the proposed algorithm is superior to the current mainstream algorithm while maintaining the advantages of fast and no training.
【作者单位】： 中国人民解放军理工大学通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金(No.61501509)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2408658