【摘 要】
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针对显著目标检测难以获得有效的目标整体检测导致目标分割困难的问题,采用一种在初始显著图的指导下添加有效交互信息的方式来获得目标的准确分割。该方法利用边界先验对超
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（U1401252）,国家自然科学基金资助项目（61075019,61379114）, 重庆市基础与前沿研究计划资助项目（cstc2015jcyjA40036）.
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针对显著目标检测难以获得有效的目标整体检测导致目标分割困难的问题,采用一种在初始显著图的指导下添加有效交互信息的方式来获得目标的准确分割。该方法利用边界先验对超像素进行流形排序获得初始显著图,参照显著图对不显著的目标部分添加目标标记,显著背景部分添加背景标记,利用标记信息对超像素重新进行流形排序,将获得的显著图与初始显著图融合,对融合后的显著图采用自适应阈值法来获得目标的分割。在BSD图像数据库中的实验得到的平均正确分割率（TPR）和平均错误分割率（FPR）优于经典的最大相似合并图像分割算法（MSRM）,
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