基于稀疏和低秩表示的显著性目标检测

• 作者: 刘甜甜
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 超像素分割 显著性目标检测
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 图像·编码与软件
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2934字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.02.030

摘要

文中研究了无监督自下而上的显著性目标检测方法.基于显著性目标在自然图像中稀疏分布的这一先验性假设,提出了一种用低秩和稀疏表示进行显著性目标检测的方法.根据图像背景的先验分布,首先选取一个有效的背景字典来低秩表示图像的背景部分,进而更好地分离出显著性前景.由于人类视觉中心偏好可知,图像的边缘部分不易引起关注,故选取这些边缘部分作为背景先验来选取背景字典.与其他基于稀疏和低秩分解的显著性目标检测相比,文中选取的背景字典更简单有效,且能得到更好的显著性图.实验结果显示,该方法比主流的显著性检测方法得到的显著性图更令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘甜甜	西安电子科技大学数学与统计学院	1	7	1.0	1.0