基于显著先验的图像前景分割方法

• 作者: 孙俊 陈壹林 黄志勇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 显著性 码书模型 频谱显著性 概率模型 外观模型
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: ?图形图像处理?
• 页码范围: 224-227
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.05.041

摘要

为研究图像中物体的显著先验信息和外观信息对物体轮廓所造成的影响，提出一种图像前景分割方法。通过将频谱余量获得的显著概率先验与基于码书模型的外观先验结合，在一个概率框架下学习得到统一的图像前景概率分布。对于测试图像，通过基于频谱的显著性计算其不同位置处出现前景的概率，计算基于区域内外观模型为前景的概率，综合得到目标区域为前景的概率，该值超过一定阈值即可认为是前景。该方法仅需要较少量的学习，就能够得到一个近似于真值图像的分割结果。在图像分割标准库上进行测试，结果表明，该方法计算简单，速度快，图像分割效果较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙俊	武汉大学计算机学院	7	33	4.0	5.0
3	陈壹林	武汉大学计算机学院	3	18	3.0	3.0
6	黄志勇	三峡大学计算机与信息学院	8	36	4.0	6.0