【摘 要】
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协同显著性检测是指在一组相关图像中发现共同的显著前景区域。现有方法捕获图像中节点对的关系,利用人类先验知识构建协同显著性检测模型,然而忽略了检测中节点之间的高阶关
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学信息保障技术协同创新中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目No.2015BAK24B00
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协同显著性检测是指在一组相关图像中发现共同的显著前景区域。现有方法捕获图像中节点对的关系,利用人类先验知识构建协同显著性检测模型,然而忽略了检测中节点之间的高阶关系,没有挖掘到节点间的潜在联系,从而导致次优的协同显著图。提出了一个新颖的基于超图的种子传播的协同显著性检测框架。具体来说,框架由交叉图像显著性传播和图像内显著性约束组成,前者利用基于单显著图的显著种子点,跨图像交叉传播机制,融合算法检测图像组的协同显著对象并抑制非协同显著对象,获得初步协同显著图;后者再引入图像的凸包先验机制,学习空间分布信息,
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