多尺度融合背景与目标先验的显著性目标检测

作     者：刘凡 杨赛 杨慧 林宏达 Liu Fan 1 ,Yang Sai 2, Yang Hui2, Lin Hongda2

作者机构：河海大学计算机与信息学院江苏南京210098 南通大学电气工程学院江苏南通226019 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2018年第46卷第3期

页      面：48-51页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：江苏省普通高校自然科学基金资助项目(16KJB520037) 国家自然科学基金资助项目(61602150) 中国博士后科学基金资助项目(2016M600355,2017T100323) 江苏省博士后科研计划资助项目(1601013B) 南通大学大学生创新训练计划资助项目(2017179) 

主　　题：视觉显著性 显著性目标检测 目标性 背景先验 空间优化 多尺度融合 

摘      要：为了解决当目标不在图像中心或者出现在图像周边时,基于中心先验或者背景先验的显著性检测算法往往会产生错误检测的问题,提出使用目标性作为先验信息得到前景显著图,并且利用乘法运算将其与基于背景先验信息计算的显著图相融合,然后进行空间优化得到单尺度下的显著图,最终显著图为多尺度显著图的加权融合.基于公开数据库的实验结果表明：与目前多种前沿算法相比,本文算法具有更优的检测性能,能够凸显整个显著性目标.