层次图融合的显著性检测

摘要：

显著性目标检测在物体分割、自适应压缩和物体识别等领域有众多应用,从自然场景中准确检测出最重要的区域一直是个挑战.针对现有的基于图的流形排序算法,因忽略特征的空间信息而导致检测准确率不高的问题,提出了一种基于流形排序的多尺度显著性检测算法.首先对原始图像进行多尺度下的超像素分解.然后利用边界先验,根据流形排序算法计算查询点与其余结点的相关度排序.最后通过构建图模型,从多层结构中分析显著性线索,对显著图进行融合得到最终结果.在ASD、CSSD、ECSSD和SOD数据集上,同9种流形算法进行对比实验,结果表明该算法在保持高查全率的同时也提高了准确率.

关键词：显著性检测、流形排序、超像素分割、多尺度分析、图模型

所属期刊栏目：10

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National High Technology Research and Development Program of China under Grant No.2014AA015104国家高技术研究发展计划863计划

在线出版日期：2017-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1752-1762