基于Object Proposals并集的显著性检测模型

摘要：

针对当前常见的显著性检测模型得到的结果会包含大量的背景区域的缺点,本文提出了基于Object Proposals并集的显著性检测模型.该模型首先对于输入图片生成一系列Object Proposals,并通过其并集计算得到背景图;然后结合纹理特征和全局对比度得到初始显著图;最后,用得到的背景图对初始显著图进行背景抑制得到最终显著图.实验结果表明,在通用MSRA 1000数据集上,本文提出的显著性模型与其他5种方法相比取得了很好的效果.

关键词：显著性检测、object proposal、超像素、纹理、背景图、全局对比度、边界连通性、自底向上

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61601427,61602229

在线出版日期：2018-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：946-951