【摘 要】
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针对现有显著性检测模型准确度不高的问题,提出一种应用局部特征和全局特征对比的显著性检测模型.该算法首先使用简单的线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SL
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院; 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61402053)资助;湖南省科技计划项目(2014SK3080)资助;湖南省教育厅优秀青年项目(14B005)资助
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针对现有显著性检测模型准确度不高的问题,提出一种应用局部特征和全局特征对比的显著性检测模型.该算法首先使用简单的线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)分割算法将图像预分割为若干紧凑的超像素,选取边界区域集并计算所有超像素的边界权重;然后计算颜色和纹理特征的局部对比度得到局部显著图,利用全局特征的独特性,空间分布特性得到全局显著图;最后采用求和乘积(Sum and Product,SP)方法将局部和全局显著图融合得到最终的显著图.在Achanta测试集上进行对比分析,实验结果表明本文算法能更准确地检测出显著区域,与其它5种算法相比具有较大的优势.
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