融合双层信息的显著性检测

目的针对已有工作在颜色及结构显著性描述方面的缺陷,提出一种新的图像显著性检测方法。方法本文方法在不同的图像区域表达上从颜色与空间结构角度计算图像的显著性,充分考虑图像的特征与像素聚类方式之间的适应性。首先,根据颜色复杂度、边缘与连通性等信息,将图像从像素空间映射到双层区域表示空间。然后,根据两个层次空间的特性,与每个图像区域的边界特性,计算图像的结构和颜色显著度。最后,由于不同图像表示中的显著性信息存在互补性,将所有这些信息进行融合得到最终的显著性图。结果在公认的MSRA-1000数据集上验证本文方法并与目前国际上流行的方法进行对比。实验结果表明,本文方法在精确率、召回率以及绝对误差(分别为75.03%、89.39%、85.61%)等方面要优于当前前沿的方法。结论提出了一种融合双层信息的显著性检测算法。根据图像本身信息控制区域数目构建图像双层表示,提高了方法的普适性;利用图像不同层次的特性从不同角度计算显著性,增强了方法鲁棒性。