基于可区分边界和加权对比度优化的显著度检测算法

• 作者: 刘涛 吴泽民 姜青竹 张磊 田畅
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著度检测 背景图 可区分边界 加权对比度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 147-156
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.021

摘要

针对目前基于先验背景的显著度算法中,把图像的所有边界同等对待带来的误判别问题,本文提出一种基于可区分边界和加权对比度优化的显著度检测算法.为了客观评价显著度,本文首先设计了一种粗略评估显著度的指标,用来选择较好的背景图.以该指标为基础,该算法先利用Hausdorff距离对边界进行区分,再利用测地线距离变换完成可靠的背景检测;然后,构造了一种前景-背景加权的对比度来计算初始显著度;最后,使用加权的优化模型进行显著度的优化.在5个公开数据集上的实验结果表明,本文算法在保持快速、无训练等优点的同时,检测性能优于目前主流算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	中国人民解放军理工大学通信工程学院	277	1260	15.0	26.0
2	刘涛	中国人民解放军理工大学通信工程学院	150	775	12.0	22.0
3	吴泽民	中国人民解放军理工大学通信工程学院	18	48	3.0	6.0
4	姜青竹	中国人民解放军理工大学通信工程学院	4	15	2.0	3.0
5	田畅	中国人民解放军理工大学通信工程学院	7	8	2.0	2.0