基于自适应LARK特征的图像显著性检测算法

• 作者: 吴峰 朱锡芳 李辉 相入喜
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性检测 LARK特征 颜色奇异性
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 23-27
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2629字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2017.04.006

摘要

为了有效检测自然场景中的显著区域,提出一种简单高效的基于自适应LARK特征的图像显著性检测方法.首先自适应选取若干个有效的LARK特征分量,然后计算基于该特征的像素显著性值.为进一步增强图像像素的显著性,通过经典的超像素分割方法计算图像的超像素颜色奇异性值.最后将这两者线性融合,形成自然场景中像素的最终显著性值.在国际通用数据集上测试,结果表明,该方法优于其他视觉显著区域检测计算方法,并且可以产生均匀突出的显著性图谱,在正确率和召回率上都有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	常州工学院电气与光电工程学院	11	5	1.0	1.0