基于“轮廓-区域”多层互补特性的显著性检测

针对显著性检测在混杂场景中目标容易混淆的问题,本文借助Gestalt心理学理论,利用轮廓线索与外观线索的互补特性,提出一种基于"轮廓-区域"多层互补特性的显著性检测方法.首先,在图像超像素分割基础上,分别提取基于颜色直方图的全局外观线索和基于区域近邻关系的局部对比度线索,充分描述了区域内容的显著性特征;其次,针对混杂场景的区域外观差异小而引起的目标混淆问题,提取基于边缘的目标轮廓封闭性,描述区域轮廓的显著性特征;最后,为了提高对目标尺寸的自适应能力,本文方法使用支持向量机优化多尺度模型中的"轮廓-区域"互补特性融合过程.在ASD,MSRA10K,SED2公认数据集上的实验表明,本文基于轮廓封闭特性的显著性特性,能够有效改善目标显著性查全率、查准率,优于现有的其他先进方法.