多尺度分割先验迭代重加权低秩恢复显著性检测
目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余.为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测.方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图.结果 实验在MSRA10K(Microsoft Research Asia 10K)、SOD(salient object detection dataset)和ECSSD(extended complex scene saliency dataset)数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比.结果 表明,本文算法可生成边界清晰的显著图.在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC(area under ROC(receiver operating characteristic)curve)和F-measure值,MAE(mean absolute error)值仅次于SMD(structured matrix decomposition)算法和RBD(robust back ground detection)算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA(robust principal component analy-sis)分别提高了3.9％和12.3％;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC(smoothness constraint)算法和GBVS(graph-based visual salieney)算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6％;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5％,AUC值略低于最优算法SC 1％,MAE值略低于最优算法HCNs(hierarchical co-salient object detection via color names)2％.结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标.
显著目标检测;多尺度分割先验;低秩恢复;迭代重加权最小二乘法;前景复杂;背景复杂
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目;山西省自然科学基金项目
2021-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
2892-2903
