边界先验和自适应区域合并的显著性检测
Saliency detection based on boundary prior and adaptive region merging作者机构：南京工程学院计算机工程学院南京211167 河海大学计算机与信息学院南京211100
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2018年第54卷第6期
页 面：178-182页
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：南京工程学院校级科研基金(No.CKJA201306)
摘 要：为了对图像中的显著目标进行更精确的识别,提出了一种基于边界先验和自适应区域合并的显著性检测算法。采用超像素分割算法对图像进行过分割,把超像素看做图的一个顶点来进行构图;定位和消除错误边界,使背景基准集中存在很少的噪声,减小目标接触图像边界时造成的误检;采用单通道索引颜色直方图度量区域相似度并进行区域合并得到显著图。对比实验表明该算法相比其他算法取得了较高的查准率,说明了算法的有效性。
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