基于多图流形排序的图像显著性检测

摘要：

针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文提出的算法与当前流行的14种算法进行对比,实验结果显示本文算法能够完整地检测出显著目标,并且显著目标内部均匀光滑.

关键词：图像显著性检测、多图模型、流形排序、超像素节点

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资助基金：天津市科技计划14RCGFGX00846,15ZCZDNC00130,17ZLZDZF00040;河北省自然科学基金F2015202239

在线出版日期：2019-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：577-592