資料介紹
為提高顯著性檢測(cè)模型生成顯著圖時(shí)的準(zhǔn)確率和對(duì)比度,提出一種基于邊界和中心關(guān)系的顯著性檢測(cè)方法。對(duì)圖像進(jìn)行引導(dǎo)濾波平滑處理并利用SLIC實(shí)現(xiàn)超像素分割,根據(jù)中心點(diǎn)和邊界點(diǎn)的關(guān)系計(jì)算超像素塊的顯著度,通過(guò)伽馬變換背景抑制得到顯著圖1。利用邊界點(diǎn)和中心點(diǎn)的關(guān)系得到種子點(diǎn),改進(jìn)流行排序算法,通過(guò)伽馬變換背景抑制得到顯著圖2。將2幅顯著圖在像素級(jí)上進(jìn)行融合,以得到最終顯著圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對(duì)COⅤ、DSR和GR等方法,該方法的F- Measure、E- Measure及MAE指標(biāo)值更優(yōu),且能夠提升背景抑制效果。
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