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協(xié)同顯著性檢測(cè)是指在一組相關(guān)圖像中發(fā)現(xiàn)共冏的顯著前景區(qū)堿?，F(xiàn)有方法捕獲圖像中節(jié)點(diǎn)對(duì)的關(guān)系，利用人類先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建協(xié)同顯著性檢測(cè)模型，然而忽略了襝測(cè)中節(jié)點(diǎn)之間的高階關(guān)系，沒有挖掘到節(jié)點(diǎn)間的潛在聯(lián)系，從而導(dǎo)致次優(yōu)的協(xié)同昰著圖。提岀了一個(gè)新穎的基于超圖的種子傳播的協(xié)同顯著性檢測(cè)框架具體來(lái)說(shuō)，框架由交叉圖像顯著性傳播和圖像內(nèi)顯著性約朿組成，前者利用基于單顯著圖的顯著種子點(diǎn)，跨圖像交叉?zhèn)鞑C(jī)制，融合算法檢測(cè)圖像組的協(xié)冏昰著對(duì)象并抑制非協(xié)同顯著對(duì)象，獲得初步協(xié)同顯著圖;后者再引入圖像的凸包先驗(yàn)機(jī)制，學(xué)習(xí)空間分布信息，約共同背景噪聲，抑制相似背景區(qū)域，獲得更精確的協(xié)同顯著圖。在兩個(gè)廣泛使用的協(xié)同顯著性檢測(cè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，同為無(wú)監(jiān)督模型，相比現(xiàn)存的無(wú)監(jiān)督協(xié)同顯著性方法，獲得了最優(yōu)的性能。
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