【摘 要】
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图像显著物体检测的目的是识别出图像中最重要的物体区域,并将目标区域从背景中剥离出来。由于图像中的显著物体容易受到背景区域的干扰,使得图像显著物体检测非常具有挑战性,为了提高图像显著物体检测的性能,本文对图像显著物体检测算法进行了研究,提出两种图像显著物体检测算法。一种是基于特征增强与融合的显著物体检测方法。该方法首先利用卷积神经网络提取RGB图像的不同卷积层的特征,然后使用图像的高层特征信息指导低
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图像显著物体检测的目的是识别出图像中最重要的物体区域,并将目标区域从背景中剥离出来。由于图像中的显著物体容易受到背景区域的干扰,使得图像显著物体检测非常具有挑战性,为了提高图像显著物体检测的性能,本文对图像显著物体检测算法进行了研究,提出两种图像显著物体检测算法。一种是基于特征增强与融合的显著物体检测方法。该方法首先利用卷积神经网络提取RGB图像的不同卷积层的特征,然后使用图像的高层特征信息指导低层特征的预测,提出高层语义特征指导回归模块;其次,基于高层特征对迎道信息较为敏感,底层特征对空间信息较为敏感,使用通道注意和空间注意分别对高层特征和底层特征加权,提出多尺度特征加权算法;最后,将加权之后的特征进行融合,并进行损失训练得到最终的显著图。另一种是跨尺度特征感知与结合的RGBD图像显著物体检测方法。该方法在RGB图像的基础上加入了深度图像,基于RGBD图像显著物体检测综合考虑了 RGB图像所包含的颜色、方向、亮度、纹理以及空间特征,还包含了图像的深度信息。因此,本文提出跨尺度特征感知与结合的RGBD 图像显著物体检测方法,将原始图像与深度图像结合起来,首先通过特征感知模块,来扩大特征的感受野以及增强特征的鲁棒性;然后使用跨尺度特征感知单元来融合不同尺度的特征,提高特征包含的细节信息,增大特征拥有的信息量;最后使用跨尺度特征结合单元将深度图像不同尺度的特征与RGB图像不同尺度的特征结合起来精确提取显著物体。最后将两种算法得到的显著图像与主流算法进行比较,实验结果表明本文提出的两种算法在五个公开数据集上均优于其他主流算法。
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