【摘 要】
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为了对自然场景中的显著目标进行准确检测,提出一种基于边界先验的图像显著性检测方法。采用简单线性迭代聚类的超像素分割算法将图像分割为颜色和纹理具有一致性的超像素,根
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61104213）
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为了对自然场景中的显著目标进行准确检测,提出一种基于边界先验的图像显著性检测方法。采用简单线性迭代聚类的超像素分割算法将图像分割为颜色和纹理具有一致性的超像素,根据边界先验理论,分别计算4个边界的边界先验显著图,并且融合成为粗略的显著图,大致区分图像的背景和显著目标,将边界先验显著图的质心作为显著目标的中心位置进行空间显著性分析,从而突出显著目标,得到最终的显著图。仿真结果表明,与Itti算法、基于对比的方法、基于图论的方法等相比,该方法能够均匀地突出显著对象,有效地抑制背景。
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