基于连通图的视觉显著区域检测研究

• 作者: 张海涛 汤进 肖云 陈新宇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 显著性目标检测 流形排序 连通图
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2503-2505,2519
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.066

摘要

显著性区域检测是指自动识别出图像中最感兴趣、最重要的区域,目前在目标识别、图像检索等领域应用广泛.基于图的流形排序的显著区域检测算法虽然能够准确高效地检测出一幅图像中的显著性区域,但该算法中使用的K正则图描述的各顶点的空间连接性的图的结构存在局限.为解决上述局限性,研究构造一个更一般的连通图,在显著目标较大或显著目标不连续的情况下,能够更准确地检测出显著性区域.通过在CSSD、SOD、ASD和SED2四个标准数据集上进行大量验证性实验,与六种现有的代表性方法相比,实验结果在PR曲线、F值、MAE等多个指标均表明改进算法有明显的提高,有效验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤进	安徽大学计算机科学与技术学院	83	407	11.0	15.0
2	肖云	安徽大学计算机科学与技术学院	11	61	4.0	7.0
3	陈新宇	安徽大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0
4	张海涛	安徽大学计算机科学与技术学院	2	14	1.0	2.0