【摘 要】
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针对传统显著性模型在自然图像的显著性物体检测中存在的缺陷,提出了一种利用背景原型（background prototypes）进行对比的视觉关注模型,以实现显著性物体的检测与提取;传统显著
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,烽火通信科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61301144,61601175)
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针对传统显著性模型在自然图像的显著性物体检测中存在的缺陷,提出了一种利用背景原型（background prototypes）进行对比的视觉关注模型,以实现显著性物体的检测与提取;传统显著性模型主要通过计算区域中心与四周区域差异性实现显著性检测,而自然场景中显著性区域和背景区域往往都存在较大差异,导致在复杂图像中难以获得理想检测效果;基于背景原型对比度的显著性物体检测方法在图像分割生成的超像素图基础上,选择距离图像中心较远的图像区域作为背景原型区域,通过计算图像中任意区域与这些背景原型区域的颜色对比度准确
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