【摘 要】
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显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性,但是对像素的选取通常是固定的,容易忽略图像中物体的边界信息,导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆大学软件学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费科研专项基金(No.CDJZR10170009);重庆市科技攻关项目(No.CSTC2012GG-YYJS40008)
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显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性,但是对像素的选取通常是固定的,容易忽略图像中物体的边界信息,导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉注意机制,提出了一种新的基于超像素和马尔科夫链的显著性区域检测算法,将图像分割成若干个超像素,使用Wasserstein距离衡量超像素之间颜色、方向和位置的差异来建立马尔科夫链,将显著性检测问题转换为马尔科夫链上的随机游走问题,使用它的平稳分布作为图像的显著度。实验结果表明,相对于两种经典算法,所提出的算法在主要目标及其边界的提取精度等方面取得了
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