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基于目标紧密性与区域同质性策略的图像显著性检测

唐红梅 王碧莹 韩力英 周亚同

引用本文: 唐红梅, 王碧莹, 韩力英, 周亚同. 基于目标紧密性与区域同质性策略的图像显著性检测[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190101 shu
Citation:  Hongmei TANG, Biying WANG, Liying HAN, Yatong ZHOU. Image Saliency Detection Based on Object Compactness and Regional Homogeneity Strategy[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190101 shu

基于目标紧密性与区域同质性策略的图像显著性检测

    作者简介: 唐红梅: 女,1968年生,副教授,研究方向为数字图像处理、模式识别;
    王碧莹: 女,1993年生,硕士生,研究方向为数字图像处理、模式识别;
    韩力英: 女,1977年生,讲师,研究方向为图像处理、机器学习;
    周亚同: 男,1973年生,教授,研究方向为机器学习、模式识别;
    通讯作者: 唐红梅, hmtang2005@163.com
  • 基金项目: 教育部春晖计划项目(Z2017015)

摘要: 针对基于图模型的显著性检测算法中节点间特征差异描述不准确的问题,该文提出一种目标紧密性与区域同质性策略相结合的图像显著性检测算法。区别于常用的图模型,该算法建立更贴近人眼视觉系统的稀疏图结构与新颖的区域同质性图结构,以便描述图像前景内部的关联性与前景背景间的差异性,从而摒弃众多节点的冗余连接,强化节点局部空间关系;并且结合聚类簇紧密性采取流形排序的方式形成显著图,利用背景区域簇的相似性,引入背景置信度进行显著性优化,最终得到精细的检测结果。在4个基准数据集上与4种基于图模型的流行算法对比,该算法能清晰地突出显著区域,且在多种综合指标评估中,具备更优越的性能。

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  • 通讯作者:  唐红梅, hmtang2005@163.com
  • 收稿日期:  2019-02-21
  • 录用日期:  2019-05-28
  • 网络出版日期:  2019-06-04
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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