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选择性背景优先的显著性检测模型

蒋寓文 谭乐怡 王守觉

刘永俊, 陈才扣, 王正群. 修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(1): 190-193. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00811
引用本文: 蒋寓文, 谭乐怡, 王守觉. 选择性背景优先的显著性检测模型[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 130-136. doi: 10.11999/JEIT140119
Liu Yong-jun, Chen Cai-kou, Wang Zheng-qun . Modified Maximum Scatter-difference Discriminant Analysis and Face Recognition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(1): 190-193. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00811
Citation: Jiang Yu-Wen, Tan Le-Yi, Wang Shou-Jue. Saliency Detected Model Based on Selective Edges Prior[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(1): 130-136. doi: 10.11999/JEIT140119

选择性背景优先的显著性检测模型

doi: 10.11999/JEIT140119
基金项目: 

国家自然科学基金(90920013)资助课题

Saliency Detected Model Based on Selective Edges Prior

  • 摘要: 在检测图像显著性区域的领域中,背景优先是一个较新的思路,但会遇到背景鉴别这个具有挑战性的难题。该文提出背景真实性的判断问题,在探索的过程中发现背景通常具有连续性的特征,根据这一特性实现了判定背景的方法,并将判断的结果作为显著性先验值应用于后继的计算中,最终结果的准确性和正确性得到有效提高。该文首先采用均值漂移(MS)分割算法将图片预分为超像素,计算所有超像素的初始显著值;随后提取原图的4个边界条,计算每两条之间的色彩直方图距离,判定小于预设阈值的两条边界作为真的背景,选择它们作为优先边界,计算先验显著性值;最后进行显著性计算,得到最终的显著图。实验结果表明,该算法能够准确检测出显著性区域,与其他6种算法相比具有较大优势。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-01-20
  • 修回日期:  2014-06-13
  • 刊出日期:  2015-01-19

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