基于对称性区域过滤的显著性区域检测方法

作     者：董本志 陈迪 景维鹏 DONG Benzhi;CHEN Di;JING Weipeng

作者机构：东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2019年第45卷第5期

页      面：216-221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：国家自然科学基金(31770768) 

主　　题：显著性检测 超像素 吸收马尔科夫链 对称性检测 图像分割 

摘      要：为获得精确、完整的目标区域分割图,提出一种基于对称性区域过滤的检测方法来进行图像分割。利用改进的简单线性迭代聚类算法将图像分割成若干超像素,并以超像素为节点建立吸收马尔科夫链。计算转移节点到吸收节点的被吸收时间,将其作为显著值来获取显著图。根据图像目标区域的对称性特征,对显著图进行对称性检测,获取对称轴,通过两侧像素点到对称轴的距离对图像显著值进行区域过滤,从而获得目标图像分割区域。实验结果表明,该方法提取的图像显著目标区域较阈值分割法、最小生成树法和LRR法提取结果更为完整。