【摘 要】
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显著目标检测研究的是根据人类的视觉注意机制,从场景中迅速检测出吸引人眼球的区域乃至整个物体。当前,显著目标检测成为一种可行的预处理技术被广泛应用在计算机视觉领域的
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显著目标检测研究的是根据人类的视觉注意机制,从场景中迅速检测出吸引人眼球的区域乃至整个物体。当前,显著目标检测成为一种可行的预处理技术被广泛应用在计算机视觉领域的多个任务中,能够有效减少后续任务的计算负担,从而提升总体图像处理算法的运行效率,对于大数据时代具有重要的意义。本文构建了一种基于似物性增强的图像显著目标检测模型。该模型包括三个重要的组成部分:1)基于先验的初始显著图估计。该模型融合四种可靠的先验图生成初始显著图,能够较准确地定位显著区域。2)基于似物性采样的显著目标检测。首先采用似物性检测生成多个目标候选样本;然后基于初始显著图结果,应用模糊集合理论衡量候选样本的显著性分数;最后有机融合目标候选样本用于检测显著目标。该模型整合了图像中物体级信息,从而进一步准确地描绘显著目标的位置和轮廓。3)基于图模型的显著图优化。首先将输入图像表示成稀疏连接图,然后基于图模型,本文建立一种全局优化模型有机融合多种先验信息、物体级信息和平滑性约束来得到最终的显著图。该模型有效突出图像的显著区域,抑制图像的背景区域,同时保持显著目标的形状完整性。本文在三个公开数据集的图像上对所提出算法进行了性能测试。实验表明,本文提出的基于似物性增强的显著目标检测算法在定量和定性评价方面均优于其他11种流行的对比算法。
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