结合背景和前景先验的显著性检测

• 作者: 姚钊健 谭台哲
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性检测 背景先验 凸包 前景先验 显著图
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1381-1391
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6746字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.170114

摘要

目的 显著性检测已成为图像处理过程中的一个重要步骤,已被应用到许多计算机视觉任务中.虽然显著性检测已被研究多年并取得了较大的进展,但仍存在一些不足,例如在复杂场景中的检测不准确或检测结果夹带着背景噪声等.因此,针对已有图像显著性检测方法存在的不能有效抑制背景区域,或不能清晰突显出完整的目标区域的缺点,提出一种结合背景先验和前景先验信息的图像显著性检测算法.方法 首先选取图像的边界超像素作为背景区域,从而根据每个区域与背景区域的差异度来建立背景先验显著图;然后通过计算特征点来构建一个能够粗略包围目标区域的凸包,并结合背景先验显著图来选取前景目标区域,从而根据每个区域与前景目标区域的相似度来生成前景先验显著图;最后融合这两个显著图并对其结果进一步优化得到更加平滑和准确的显著图.结果 利用本文算法对MSRA10K数据库内图像进行显著性检测,并与主流的算法进行对比.本文算法的检测效果更接近人工标注,而且精确率和效率都优于所对比的算法,其中平均精确率为87.9％,平均召回率为79.17％,F值为0.852 6,平均绝对误差(MAE)值为0.113,以及平均运行时间为0.723 s.结论 本文提出了一种结合两类先验信息的显著性检测算法,检测结果既能够有效地抑制背景区域,又能清晰地突显目标区域,从而提高了检测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭台哲	广东工业大学计算机学院	27	117	6.0	9.0
2	姚钊健	广东工业大学计算机学院	2	7	2.0	2.0