融合边界连通性与局部对比性的图像显著性检测

作     者：陈炳才 陶鑫 陈慧 余超 宁芊 CHEN Bing-Cai;TAO Xin;CHEN Hui;YU Chao;NING Qian

作者机构：大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 新疆师范大学计算机科学技术学院乌鲁木齐830054 四川大学电子信息学院成都610065 

基　　金：国家自然科学基金项目(61771089,61961040) 新疆维吾尔自治区“天山青年计划”(2018Q024) 新疆师范大学数据安全重点实验室招标课题(XJNUSYS102018B01)资助~~ 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2020年第43卷第1期

页      码：16-28页

摘      要：本文提出了一种融合边界连通性与局部对比性的图像显著性检测算法.首先,构造包围前景区域的凸包并利用K-means聚类算法,增强凸包内前景区域,抑制背景区域.为获取更加准确的前景概率,建立超像素图模型并结合随机游走模型计算超像素显著值,再利用聚类内显著值传播计算超像素前景概率.然后,利用边界连通性计算超像素背景概率.最后,融合前景概率与背景概率计算超像素最后的显著值.而且,为克服单一显著性检测算法的局限性,在DS证据理论的基础上,设计了一种新的融合算法.实验结果表明:在DUT-OMRON、ECSSD、MSRA10K三个公开数据集上,提出的算法得到的显著图更接近于真值图,且在准确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差值三个评估指标上均优于其他12种经典显著性检测算法获取的结果.

主 题 词：图像显著性检测 边界连通性 局部对比 凸包 随机游走模型 DS证据理论 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11897/SP.J.1016.2020.00016

馆 藏 号：203884410...