【摘 要】
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显著性检测是指自动提取未知场景中符合人类视觉习惯的兴趣目标的方法。为了进一步提高检测的准确性,该文提出了利用鲁棒前景种子的流形排序进行显著性检测的算法。首先利用角点检测和边缘连接算法得到两个不同的凸包,用它们的交集初步确立目标区域的大致位置;然后利用凸包外边缘作为标准对凸包内的超像素进行相似度检测,将与大部分外边缘相似的超像素去除,得到更准确的目标样本作为前景种子;利用锚点图构建新的图结构表示数据
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,空军工程大学航空航天工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61379104）
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显著性检测是指自动提取未知场景中符合人类视觉习惯的兴趣目标的方法。为了进一步提高检测的准确性,该文提出了利用鲁棒前景种子的流形排序进行显著性检测的算法。首先利用角点检测和边缘连接算法得到两个不同的凸包,用它们的交集初步确立目标区域的大致位置;然后利用凸包外边缘作为标准对凸包内的超像素进行相似度检测,将与大部分外边缘相似的超像素去除,得到更准确的目标样本作为前景种子;利用锚点图构建新的图结构表示数据节点之间的关系;接着通过基于前景和背景种子的流形排序算法对图像所有区域进行排序,并得到两种不同的显著性检
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