【摘 要】
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目的 针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法.方法 首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素.然后,在每种尺度下根据各超像素
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院
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目的 针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法.方法 首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素.然后,在每种尺度下根据各超像素之间的特征差异估计背景,提取背景区域,获取背景先验知识.根据背景先验计算各超像素的显著性,得到显著图.最后,将不同超像素尺度下的显著图进行融合得到最终显著图.结果 在公开的MASR-1000、ECSSD、SED和SOD数据集上进行实验验证,并和目前流行的算法进行实验对比.本文算法的准确率、召回率、F-Measure以及平均绝对误差均在4个数据集上的平均值分别为0.718 9、0.699 9、0.708 6和0.042 3,均优于当前流行的算法.结论 提出了一种新的显著性检测算法,对原始图像进行多尺度分析,利用背景先验计算视觉显著性.实验结果表明,本文算法能够完整、准确地检测显著性区域,适用于自然图像的显著性目标检测或目标分割应用.
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