C omputer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2015,51(20)
1 引言
心理学和认知学研究表明,人类视觉感知系统具有
选择性
[1]
,能迅速将目标集中到图像中自己感兴趣的区
域或重要区域,即显著区域。显著区域检测的研究和发
展可以广泛应用于很多计算机视觉领域,如图像/视频
压缩
[2]
、目标追踪
[3]
、基于内容的图像检索
[4-5]
、图像质量
评价
[6]
和目标识别
[7-9]
等。同时,通过计算机模拟人类的
视觉感知系统进行显著区域检测,赋予分析处理过程一
定的主动选择能力,使计算机具有类似人类视觉感知信
息处理的能力,这对于降低计算量并提高计算机信息处
理效率具有重要的研究意义和应用价值。
完整的显著区域检测算法一般过程主要分为两步
[8]
:
(1)根据视觉注意力模型计算图像的显著图,简称显著
图检测;(2)对显著图进行检测处理,提取显著区域检测
结果。目前针对显著图检测步骤的研究成果比较多,效
果 较好 的 算法 有 DRFI 法
[10]
、RBD 法
[11]
、DSR 法
[12]
以 及
结合超像素和直方图阈值的显著区域检测算法
张 晴
1
,林家骏
2
ZHANG Qing
1
, LIN Jiajun
2
1.上海应用技术学院 计算机科学与信息工程学院,上海 201418
2.华东理工大学 自动化研究所,上海 200237
1.School of Computer Science and Infor mation Engineering, Shanghai Institute of Technology, Shanghai 201418, China
2.Researc h Institute of Automation, East China Univ ersity of Science and Tech nology, Shanghai 200237, China
ZHANG Qing, LIN Jiajun. Superpixel and h istogram threshold based salien t region detection. Computer Engineer-
ing and Applications, 2015, 51(20):22-27.
Abstract:The saliency maps ach ieved by different s aliency algorithms are obviously different, so a salient region detec -
tion algorithm with good performance which can be applied to different saliency maps is necessary. This pa per proposes a
novel algorithm base d upon the superpixel segmentation and histogram threshold to enhance the algorithm efficiency. The
proposed algorithm u ses superpixel algor ithm for segmenting image, co mputes each pixel’s ave rage saliency of each seg-
men ted region according to the saliency map, th en utilize s the histogram technique to obtain the binary map which indi-
cates the salient object, a nd obtains the salient region using a minimum rectangular window which covers the salient
object. Experimental results show that compa red to the current sc hemes the presented approach can detect the salient
region in a better way and has a good performance of precision, recall, F-measure and computational effic iency.
Key words:salient region detection; superpixel segmentation; histogram thr esholding segmentation
摘 要:由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法
以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈
值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计
算,计算每个超像素的平均显著度值,并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图,利用新显著图
的直方图将显著图二值化以确定显著目标,利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验
结果表明,在不同的显著图上,所提算法能有效检测显著区域,在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优
于现有算法。
关键词:显著区域检测;超像素分割;直方图阈值化分割
文献标志码:A 中图分类号:TP391 doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0014
基金项目:国家自然科学基金(No.61401281);上海市自然科学基金(No.14ZR1440700)。
作者简介:张晴(1983—),女,博士,讲师,研究领域为显著目标检测、图像修复;林家骏(1948—),男,博士,教授,研究领域为信息
安全、数据融合、模式识别。E-mail:zhangqing@sit.edu.cn
收稿日期:2015-07-01 修回日期:2015-09-22 文章编号:1002-8331(2015)20-0022-06
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