摘要
针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法.首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Har-ris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图.本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果.
NETL
NSTL
维普
万方数据