基于多尺度区域对比的显著目标识别

• 作者: 吴元昊 成培瑞 李正炜 王建立 王斌
• 来源期刊: 中国光学
• 学科: 工学
• 关键词: 显著目标识别 视觉显著性计算模型 多尺度
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 信息光学
• 页码范围: 97-105
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CO.20160901.0097

摘要

为了对图像中的显著目标进行更精确的识别,提出一种新的基于多尺度区域对比的视觉显著性计算模型.首先基于多尺度思想将图像分别分割为不同数目的超像素,对超像素内的像素颜色值取平均以生成抽象化图像;然后根据显著特征的稀少性及显著特征的聚集性,计算单一尺度下超像素颜色特征的显著性值;最后通过取各尺度超像素显著度的平均值来融合多尺度显著图,得到最终的视觉显著图.实验表明,以MSRA图库中的1 000张随机自然图片为例,该模型较现有较好的区域对比模型,显著目标识别的精确率提高了14.8％,F-Measure值提高了9.2％.与现有的算法相比,该模型提高了算法对显著目标大小的适应性,减少了背景对显著目标识别的干扰,具有更好的一致性,能更好地识别显著目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	325	6645	42.0	69.0
2	王建立	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	158	1834	23.0	32.0
3	吴元昊	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	19	390	9.0	19.0
4	李正炜	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	10	100	4.0	10.0
5	成培瑞	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	1	9	1.0	1.0