激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041020, 网络出版: 2020-02-20
基于图和多特征传播的图像显著性检测 
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Image Saliency Detection Based on Graph and Multi-Feature Diffusion
摘要
针对当前图像显著性检测算法存在的边缘检测不清晰和内部不均匀的问题,提出一种基于无向权重图和多特征传播的图像显著性检测方法。首先以超像素为节点构建无向图,并改进边界超像素的连接方式。在改进图的基础上利用图像颜色、纹理特征与局部对比和中心先验等多种先验知识提取高层特征,并得到基于底层特征的显著图。其次,利用高层特征和显著物体的紧凑性分别计算基于前景和背景种子的显著图并将其融合。最后,将两阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。在多个公开数据集上,将所提算法与近些年提出的10种算法进行对比实验,结果显示所提算法性能优于所有对比算法。
Abstract
on multiple datasets show that the proposed method achieves superior performance compared with 10 algorithms proposed in recent years.
张莹莹, 葛洪伟. 基于图和多特征传播的图像显著性检测[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041020. Yingying Zhang, Hongwei Ge. Image Saliency Detection Based on Graph and Multi-Feature Diffusion[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041020.
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