稀疏加权的背景模板优化提升显著目标检测算法

• 作者: 周方正 周治平
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性检测 稀疏表达 背景模型 超像素 区域连通性
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 799-805
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5936字
• 语种: 中文

摘要

针对稀疏重构误差算法在检测显著目标在构造背景模板时,由误选前景区域作为模板导致检测结果出现误差的问题,提出一种优化背景模板的算法.首先计算各背景模板与图像各边界的连通性,通过该边界连通性判断模板是否属于真正背景;然后用各个背景模板构成的重构字典实现对整幅图像各区域的重构,该过程采用一种新的稀疏加权算法抑制非零向量基,从而加强了解向量在相似模板中的作用;最后通过计算的各个区域重构误差产生最终的显著图.在3个标准的数据集上进行实验的结果表明,该算法有效地提升显著检测算法效果,在较为复杂的背景环境下也能产生明确的视觉显著图,与原始算法相比平均绝对误差降低近20%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周治平	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	105	522	11.0	16.0
2	周方正	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	2	7	2.0	2.0