基于同步更新的背景检测显著性优化

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现有显著性检测方法大多存在检测误差大、主观性强、对背景先验知识约束过少等局限性。为此,提出一种背景检测显著性同步更新优化方法。通过改变背景先验的约束范围,计算显著图与真值图的相似程度,利用置信度量进行同步传播更新,使相邻像素间的关联性得以加强,显著目标边缘更清晰。在标准数据集上的实验结果表明,与现有基于背景的显著性检测方法相比,优化方法具有更高的检测精度。
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