【摘 要】
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传统的显著性检测方法通常分为人类视觉固定点检测和单一显著区域检测两种，但真实世界中的图片往往包含多个显著区域。因此,我们建立了一个既能突出所有显著物体又能区别不同
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传统的显著性检测方法通常分为人类视觉固定点检测和单一显著区域检测两种，但真实世界中的图片往往包含多个显著区域。因此,我们建立了一个既能突出所有显著物体又能区别不同物体显著性层级的显著性检测方法。它利用了两个嵌套的多层次图像分割结果——基于物体的粗层次与涵盖细节的细层次,将自底向上和自顶向下的方法联合起来。本文首先利用随机游走模型在细层次分割结果上计算出一个初步的显著性：然后融合两个中等层次和一个物体层次上的信息对初步的显著性做进一步的优化,从而能从图片背景上凸显物体信息；最后在图像的粗层次分割约束上做热扩散处理来增强物体显著性,并且区分不同物体的显著性强弱。我们基于目前被广泛使用的数据库对该方法做了大量的评估,证明了本文方法是目前最先进的方法。
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