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为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;再利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集,并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量,形状完整性被提出,并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后,利用一个优化函数对两个显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集 ASD、DUT-OMRON和ECSSD上进行实验验证,结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。
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收稿日期:20180306;修回日期:20180502 基金项目:贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合 KY字[2016]307)
作者简介:梁丽香(1980),女,山西文水人,副教授,硕士,主要研究方向为计算机图形学;夏晨星(1991),男,湖北大冶人,博士,主要研究方
向为显著性检测(starry@hnu.edu.cn);王胜文(1972),男,湖北汉川人,副教授,硕士,主要研究方向为代数学、群与半群计算;张汗灵(1968),男,
湖南邵阳人,副教授,博导,主要研究方向为视频图像处理.
基于散度—形状引导和优化函数的显著性目标检测
梁丽香
1
,夏晨星
2
,王胜文
3
,张汗灵
4
(1.凯里学院 大数据工程学院,贵州 凯里 556011;2.安徽 理 工 大 学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南
232001;3.六盘水师范学院 数学与信息工程学院,贵州 六盘水 553004;4.湖南大学 信息科学与工程学院,
长沙 410082)
摘 要:为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框
架。通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;再利用散度先验剔除图像边界中
的前景噪声获得背景集,并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量,形状完整性被提出,
并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后,利用一个优化函数对两个
显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集
ASD、DUTOMRON和 ECSSD上进行实验
验证,结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。
关键词:显著性检测;散度—形状引导;优化函数;相似性度量;分层空间
中图分类号:TP391.41 文献标志码:A 文章编号:10013695(2019)08063253905
doi
:10.19734/j.issn.10013695.2018.03.0188
Saliencydetectionbasedonscattershapeguidanceandoptimizationfunction
LiangLixiang
1
,XiaChenxing
2
,WangShengwen
3
,ZhangHanling
4
(1.SchoolofBigDataEngineering,KailiUniversity,KailiGuizhou556011,China;2.CollegeofComputerScience& Engineering,Anhui
UniversityofScience&Technology
,HuainanAnhui232001,China;3.SchoolofMathematics&InformationEngineering,LiupanshuiNormal
University,LiupanshuiGuizhou553004, China;4.CollegeofComputerScience& ElectronicEngineering, HunanUniversity, Changsha
410082,China)
Abstract:Inordertodetectsaliencyobjectaccurately,thispaperproposedanefficientframeworkforsaliencydetectionbased
onscattershapeguidanceandoptimizationfunction.First
,itproposedadiscriminativesimilarmetricbytakingcolor,spatial
andedgeinformationintoconsideration.Basedonsimilarmetrictogetherwithbackgroundsetobtainedbyremovingthefore
groundnoiseintheimageboundarieswithscatterguided,itconstructedabackgroundbasedsaliencymap.Inordertoimprove
thequalityofdetection
,thispaperintroducedtheshapecompletenessandgeneratedthecorrespondingshapecompletenesssa
liencymapbymeasuringtheexpectationoftimesofaregionwhichwasactivatedoverthehierarchicalspace.Finally,it
achievedthefinalsaliencymapbyintegratingtheabovebothmapsjointlyintoanoptimizationfunction.Quantitativeexperi
mentsonfouravailabledatasetsASD,DUTOMRONandECSSDdemonstratethattheproposedmethodoutperformsotherstate
oftheartapproachesanddetectsthesalientobjectwhichlocatesatrandompositions.
Keywords:salientdetection;scattershapeguidance;optimizationfunction;similarmetric;hierarchicalspace
0 引言
显著性检测是模拟人类视觉系统提取出图像中最显著的
区域。近年来,显著性检测越来越受到人们的关注并广泛地运
用于计算机视觉领域,包括图像分割
[1]
、目标识别
[2]
、视频压
缩
[3]
、图像检索
[4]
等。从心理学的角度分析,显著性检测可以
分为自底向上(数据驱动)和自顶向下(任务驱动)两种方法。
前者主要利用图像的低级特征(如颜色、位置和纹理)检测显
著性区域,而后者需要以监督的方式通过学习特定对象的视觉
信息形成显著性图。
由于目前对于显著目标缺乏一个统一的定义,导致大部分
的方法都是根据前景或者背景特征所启发的一些有效假设先
验来 进 行 检 测 的。其 中,边 界 先 验 是 用 得 最 多 的 一 种 准
则
[5,6]
,其假定坐落在图像边界的区域成为背景的概率较高。
虽然很多文献证明了图像的边界有很大的可能成为背景,由于
目标有可能与图像的边界接触,直接将所有的边界作为背景往
往会导致选定的背景中充满着病态信息从而导致错误。为了
解决这个问题,已提出了许多改进方法。
Li等人
[7]
提出丢弃
四条边界中差异性最大的一条边,将余下的三个边界作为背
景;
Wang等人
[8]
通过将边界集合中边缘强度较大的的超像素
视为前景噪声进而选择得到可靠背景;Li等人
[9]
计算边界集
中每个像素的颜色差异并降序排列,然后按经验将排名
30%
的像素从边界集剔掉。虽然这些处理机制有效地改善了结果,
但是由于这些方法都只是局限于在边界集内来计算独特性并
进行相应的处理,这样得到的结果不够可靠和健壮。
虽然对于简单场景能够获得较好的结果,但是对于复杂场
景仅仅依靠边界先验显然是不够的。为此,许多研究者致力于
依托高层特征构建更有辨别力的相似性度量矩阵,从而增大前
景与背景之间的差异性。
Lee等人
[10]
提出串联编码的低级距
离图和高级特征来计算显著性图;Zhao等人
[11]
提出利用多文
本深度学习框架进行显著性检测;Wang等人
[12]
在深度网络下
融合局部特征和全局特征进行显著性目标的检测。虽然这些
第 36卷第 8期
2019年 8月
计 算 机 应 用 研 究
ApplicationResearchofComputers
Vol36No8
Aug.2019
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