基于优化查询的改进显著性检测算法

• 作者: 宋鑫怡 杨颖 王慧玲
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 流行排序 显著性检测 查询优化
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 319-324
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2221字
• 语种: 中文

摘要

传统的基于图的流行排序算法,仅利用图像的边界作为背景查询,其查询选择的准确率直接影响算法的结果,为此提出一种改进算法,利用现有算法的检测结果为基础,对前景与背景种子点的选取进行优化.首先,对图像进行超像素分割,充分利用图像的中层信息;其次,对图像利用流行排序算法计算图像显著图;最后,对显著性结果进行处理,选取更优的查询点,得到最终显著图.在CSSD(Complex Scene Saliency Datase)和ECSSD(Extended Complex Scene Saliency Datese)数据集上与8种算法进行比较,实验结果表明,该算法具有更高的检测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨颖	阜阳师范大学计算机与信息工程学院	32	65	4.0	7.0
2	王慧玲	阜阳师范大学计算机与信息工程学院	22	31	4.0	4.0
3	宋鑫怡	阜阳师范大学计算机与信息工程学院	2	0	0.0	0.0