基于超像素匹配的图像协同显著性检测

• 作者: 吴泽民 姜青竹 张兆丰 杜麟 胡磊
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 协同显著性检测 Hausdorff距离 超像素匹配 元胞自动机 显著性传播
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 314-319
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 6284字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.11.048

摘要

为了快速有效地完成多图像的协同显著性检测,提出了一种基于超像素匹配的检测模型.首先针对一般单个超像素特征匹配效果较差的问题,提出一种基于Hausdorff距离的邻域超像素集匹配算法来进行图像间超像素的精确匹配;然后构建图像内和图像间的双层元胞自动机模型,进行多幅图像之间的显著性传播,从而有效地检测出协同显著性.在公开的测试数据集上的实验结果表明,所提算法的检测精度和检测效率优于目前的主流算法,且具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	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
3	胡磊	中国人民解放军理工大学通信工程学院	15	17	3.0	3.0
4	杜麟	中国人民解放军理工大学通信工程学院	7	6	2.0	2.0
5	张兆丰	中国人民解放军理工大学通信工程学院	7	3	1.0	1.0