基于自适应背景模板与空间先验的显著性物体检测方法

• 作者: 刘国栋 李东民 李静 林华锋 梁大川
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 显著性检测 背景模板 传播机制 空间先验
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1736-1748
• 页数: 13页
• 字数: 10317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160431

摘要

目前,显著性检测已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点,但现有的显著性检测算法大多无法有效检测出位于图像边缘的显著性物体.针对这一问题,本文提出了基于自适应背景模板与空间先验的显著性物体检测方法,共包含三个步骤:第一,根据显著性物体在颜色空间上具有稀有性,获取基于自适应背景模板的显著图.将图像分割为超像素块,提取原图的四周边界作为原始背景区域.利用设计的自适应背景选择策略移除原始背景区域中显著的超像素块,获取自适应背景模板.通过计算每个超像素块与自适应背景模板的相异度获取基于自适应背景模板的显著图.并采用基于K-means的传播机制对获取的显著图进行一致性优化;第二,根据显著性物体在空间分布上具有聚集性,利用基于目标中心优先与背景模板抑制的空间先验方法获得空间先验显著图.第三,将获得的两种显著图进行融合得到最终的显著图.在公开数据集MSRA-1000、SOD、ECSSD和新建复杂数据集CBD上进行实验验证,结果证明本文方法能够准确有效地检测出图像中的显著性物体.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李静	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	38	133	7.0	9.0
3	梁大川	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	9	2.0	3.0
7	林华锋	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	13	2.0	3.0