全局对比和背景先验驱动的显著目标检测

• 作者: 谢林柏 邓晨
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 全局对比 背景先验 超像素分割 显著目标
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 212-216
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0135

摘要

针对传统背景先验方法中背景提取不精确并且背景抑制能力弱的问题,提出了全局对比和背景先验驱动的显著目标检测方法.首先将图像分割为一系列感知均匀的超像素,再由全局颜色对比得到基于全局的显著图并计算得到前景种子点;然后将每个边界超像素与前景种子点做对比,筛选差异性较大的边界超像素作为背景种子点并计算得到基于背景的显著图;最后在融合基于全局和背景显著图的基础上,提出一种多兴趣点高斯模型的方法进一步抑制背景并整体高亮显著区域.在公开的MSRA-1000数据测试集上与6种主流方法进行对比实验,结果表明,所提出的显著性目标检测方法对复杂边界信息具有更强的鲁棒性,并能有效抑制背景噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢林柏	江南大学物联网工程学院	68	452	12.0	18.0
2	邓晨	江南大学物联网工程学院	2	4	1.0	2.0