融合似物性前景对象与背景先验的图像显著性检测

摘要：

为了在复杂背景图像中准确地提取出图像的显著区域,提出一种结合似物性前景对象与背景先验知识的图像显著性检测方法(OFOBP).该方法首先对图像进行超像素分割,计算超像素颜色空间分布,得到初始显著图;利用似物性检测方法获取多个目标窗口,由窗口建立搜索区域,结合二值化的初始显著图优化目标窗口;再利用多窗口特征对超像素做前景对象预测,获取前景显著图;其次建立背景模板,计算稀疏重构误差获取背景先验图;最后融合两种显著图,得到最终显著检测结果.在公开数据集上与11种算法进行比较,本文算法能够较为准确地检测出显著区域,尤其是在复杂背景下对多个显著目标的检测,存在明显的优势.

关键词：显著性检测、似物性检测、超像素颜色空间分布、窗口优化、多窗口特征、背景先验

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61172144;辽宁省教育厅科学技术研究一般项目L2015216

在线出版日期：2018-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1679-1688