边界先验与频域信息融合的显著性目标检测

作     者：穆濛 

作者单位：辽宁工程技术大学 

学位级别：硕士

导师姓名：崔丽群

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：显著性检测 边界先验 频域信息 自适应权重 同态滤波器 

摘      要：随着互联网多媒体技术的迅速发展,大众获取和分享图片的需求也急剧增加。显著性目标检测技术可以从繁杂的图像数据中快速准确地定位重要信息,减少计算量。在复杂场景下的显著性目标检测中,针对生成的显著效果图存在复杂背景分离效果不理想、显著区域边缘轮廓不完整的问题,提出一种边界先验与频域信息融合的显著性目标检测方法。首先,对输入的原图像通过简单线性迭代聚类的超像素分割算法完成预处理操作,获得预处理图;其次,通过计算边界连通度作为边界先验的边界测量、优化LBP算子提取纹理特征以及基于流形排序算法作为边缘先验,分别获得边界先验图、纹理特征图和边缘先验图;再利用改进的超复数傅里叶变换算法,在频域内通过高斯核的平滑,优化背景抑制效果,得到频域特征图;最后,采用自适应权重融合方法将边界先验图、纹理特征图、边缘先验图和频域特征图融合,得到初级显著图,再通过同态滤波器增强优化图像,得到最终显著图。通过在标准数据集MSRA10K和ECSSD上进行显著性目标检测实验,并与主流算法进行对比。实验结果表明,本文算法结合了图像的底层特征与频域信息,能够在抑制背景区域的同时,检测出边缘轮廓更加完整的显著区域,在各项评价指标上优于其他对比算法,证明了本文算法的有效性和适用性。该论文有图26幅,表6个,参考文献64篇。