【摘 要】
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针对单一显著性特征无法全面表达图像显著性致使显著性检测精度不高等问题,本文提出了一种多特征融合的显著性检测算法。算法在高层先验知识基础上,对靠近中心的超像素设置高
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,河南理工大学物理与电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61602157)~~
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针对单一显著性特征无法全面表达图像显著性致使显著性检测精度不高等问题,本文提出了一种多特征融合的显著性检测算法。算法在高层先验知识基础上,对靠近中心的超像素设置高显著值,利用高斯分布求解中心先验;在底层特征上融合图像的边界稀疏、全局对比度、颜色空间分布和超级像素差异等4种显著特征,利用类间差异最大阈值对高低层特征进行线性和非线性融合,最终得到高质量的显著图。在MSRA-1000、SED、SOD3个公开的数据集上进行实验,结果表明:本文算法融合得到的显著图边缘清晰、显著区域突出均匀,在有效抑制背景信息的同时
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