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Saliency Detection via Manifold Ranking Based on robust foreground

International Journal of Automation and computing 2021年第1期18卷 73-84页

作者： Wei-Ping Ma Wen-Xin Li Jin-Chuan Sun Peng-Xia Cao Lanzhou Institute of Physics China Academy of Space TechnologyLanzhou 730000China

The graph-based manifold ranking saliency detection only relies on the boundary background to extract foreground seeds,resulting in a poor saliency detection result,so a method that obtains robust foreground for manifold ranking is proposed in this ***,boundary connectivity is used to select the boundary background for manifold ranking to get a preliminary saliency map,and a foreground region is acquired by a binary segmentation of the ***,the feature points of the original image and the filtered image are obtained by using color boosting Harris corners to generate two different convex *** the intersection of these two convex hulls,a final convex hull is ***,the foreground region and the final convex hull are combined to extract robust foreground seeds for manifold ranking and getting final saliency *** results on two public image datasets show that the proposed method gains improved performance compared with some other classic methods in three evaluation indicators:precision-recall curve,F-measure and mean absolute error.

关键词： Saliency detection manifold ranking boundary connectivity convex hull robust foreground

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