基于散度—形状引导和优化函数的显著性目标检测
Saliency detection based on scatter-shape guidance and optimization function
1. 凯里学院 大数据工程学院, 贵州 凯里 556011
2. 安徽理工大学 计算机科学与工程学院, 安徽 淮南 232001
3. 六盘水师范学院 数学与信息工程学院, 贵州 六盘水 553004
4. 湖南大学 信息科学与工程学院, 长沙 410082
摘要
为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;再利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集,并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量,形状完整性被提出,并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后,利用一个优化函数对两个显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集 ASD、DUT-OMRON和ECSSD上进行实验验证,结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。
基金项目
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2016]307)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0188
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2539-2543
文章编号: 1001-3695(2019)08-063-2539-05
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
梁丽香, 夏晨星, 王胜文, 等. 基于散度—形状引导和优化函数的显著性目标检测 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2539-2543. (Liang Lixiang, Xia Chenxing, Wang Shengwen, et al. Saliency detection based on scatter-shape guidance and optimization function [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2539-2543. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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