基于边界和中心关系的显著性检测方法

摘要：

为提高显著性检测模型生成显著图时的准确率和对比度,提出一种基于边界和中心关系的显著性检测方法.对图像进行引导滤波平滑处理并利用SLIC实现超像素分割,根据中心点和边界点的关系计算超像素块的显著度,通过伽马变换背景抑制得到显著图1.利用边界点和中心点的关系得到种子点,改进流行排序算法,通过伽马变换背景抑制得到显著图2.将2幅显著图在像素级上进行融合,以得到最终显著图.实验结果表明,相对COV、DSR和GR等方法,该方法的F-Measure、E-Measure及MAE指标值更优,且能够提升背景抑制效果.

关键词：显著性检测、边界中心关系、超像素、流行排序、引导滤波

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省教育厅科学技术研究项目

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：241-247