显著中心先验和显著-深度概率矫正的RGB-D显著目标检测

随着深度特征在图像显著检测领域中发挥越来越重要的作用,传统的RGB图像显著检测模型由于未能充分利用深度信息已经不能适用于RGB-D图像的显著检测。该文提出显著中心先验和显著-深度(S-D)概率矫正的RGB-D显著检测模型,使得深度特征和RGB特征间相互指导,相互补充。首先,依据3维空间权重和深度先验获取深度图像初步显著图;其次,采用特征融合的流形排序算法获取RGB图像的初步显著图。接着,计算基于深度的显著中心先验,并以该先验作为显著权重进一步提升RGB图像的显著检测结果,获取RGB图像最终显著图;再次,计算显著-深度矫正概率,并对深度图的初步显著检测结果使用此概率进行矫正。接着,计算基于RGB的显著中心先验,并以该先验作为显著权重进一步提升深度图像矫正后的显著检测结果,获取深度图像的最终显著图;最后,采用优化框架对深度图像最终显著图进行优化得到RGB-D图像最终的显著图。所有的对比实验都是在公开的数据集NLPR RGBD-1000数据集上进行,实验结果显示该文算法较当前流行的算法有更好的性能。