基于背景感知的显著性目标检测算法

• 作者: 包晓安 张娜 朱晓芳 桂江生 胡玲玲 高春波
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 显著性目标检测 流形排序 综合差异度 真实背景种子点 BING特征
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 103-110
• 页数: 8页
• 字数: 4469字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006428

摘要

在显著性目标检测算法中, 流形排序的检测方法存在先验背景假设和目标检测不完整的问题. 针对该问题,在流形排序算法基础上, 融入背景鉴别、BING特征估计和权重调整, 提出了一种基于背景感知的显著性目标检测算法. 首先, 通过计算颜色聚类后的边界区域的综合差异度, 得到真实背景种子点, 从而感知到真实背景区域; 再结合图像的BING特征与初始显著图信息, 获取目标位置, 从而得到完整的前景种子点区域; 然后重构前景区域的图模型且利用加权k-壳分解法, 来调整前景区域节点之间的连接权重, 进而获得清晰的目标边界. 实验结果表明, 同当前经典的一些算法比较, 本文算法在准确率、召回率、F-measure和平均MAE上都优于其余算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张娜	浙江理工大学信息学院	72	213	8.0	12.0
2	桂江生	浙江理工大学信息学院	26	58	5.0	6.0
3	包晓安	浙江理工大学信息学院	80	324	9.0	15.0
4	朱晓芳	浙江理工大学信息学院	6	6	2.0	2.0
5	胡玲玲	浙江理工大学信息学院	9	25	3.0	4.0
6	高春波	浙江理工大学信息学院	6	7	2.0	2.0