融合背景先验与中心先验的显著性目标检测

• 作者: 任福继 周帅骏 堵俊 杨赛
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性检测 中心先验 背景先验 多尺度检测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图像分析与识别
• 页码范围: 584-595
• 页数: 12页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.160387

摘要

目的 现有的显著性目标检测算法通常基于单一的先验信息,导致提取的原图像信息不全面,为了解决该问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验相融合的显著目标检测算法.方法 该方法首先以边缘超像素为吸收节点,利用马尔可夫吸收链计算其他超像素的平均吸收时间作为背景先验值,得到背景先验图;然后使用改进Harris角点检测估计目标区域位置,建立峰值位于目标中心的2维高斯函数,计算各超像素的中心先验值,获取中心先验图;最后将背景先验图与中心先验图相融合得到显著图.同时该方法融合多尺度检测结果,进一步提高显著值的准确性.结果 通过ASD、SED1、SED2和SOD4个公开数据库对比验证了基于背景先验与中心先验相融合算法具有较高的查准率、查全率和F-measure,相较于基于马尔可夫吸收链算法均提高了3％以上,总体效果明显优于目前的10种主流算法.结论 相较于基于单一先验信息的算法,基于背景先验与中心先验相融合的算法充分利用了图像信息,在突出全局对比的同时也保留了较多的局部信息,能高亮地凸显图像中的显著性目标.该方法在检测单一目标的图片时效果显著,但对于多目标的显著性检测尚有不足.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	堵俊	南通大学电气工程学院	43	357	10.0	17.0
2	杨赛	南通大学电气工程学院	13	87	4.0	9.0