基于通勤距离的显著性检测方法

作     者：张丽娜 孔雨秋 李淑华 刘秀平 曹俊杰 朱春钢 Zhang Lina;Kong Yuqiu;Li Shuhua;Liu Xiuping;Cao Junjie;Zhu Chungang

作者机构：大连理工大学数学科学学院大连116023 沈阳师范大学数学与系统科学学院沈阳110034 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2016年第28卷第3期

页      面：395-403页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61173102 61370143) 

主　　题：显著性检测 通勤距离 边界先验 背景先验 凸包先验 

摘      要：针对图像显著性检测问题,提出一种基于通勤距离度量区域显著性,并提取图像中重要目标的方法.首先用聚类算法检测图像边界的背景种子点,构建初始背景先验图;其次利用显著点构建包围显著目标的凸包,提取凸包内前景种子点诱导其他区域的显著性值,从而得到改进的凸包先验图;最后将2个先验图融合得到最终的显著图.该算法中涉及的区域间的特征对比均应用了新颖而鲁棒的通勤距离.实验结果表明,通勤距离能够更准确有效地度量区域间的相似性,比传统的测地距离和欧氏距离更加优越,并优于现有的大多数算法.