中心矩形构图先验的显著目标检测

目的许多显著目标检测算法侧重从背景角度进行显著性检测,而从前景角度和空间角度进行显著性检测的算法较少,为了解决这个问题,提出了一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测算法。方法假定目标分布在中心矩形构图线附近。首先,对图像进行超像素分割并构造闭环图;其次,提取中心矩形构图线上的超像素特征,并进行流形排序,获取初始显著值;然后,通过基于中心矩形构图线获取的初始显著值确定中心矩形构图交点显著值和紧凑性关系显著值;最后,融合三者获得最终的中心矩形构图先验显著图。结果通过MSRA-1000,CSSD,ECSSD,THUS-10000数据集对比验证了中心矩形构图先验算法有较高的准确度和最高的F-measure值,整体效果上优于目前先进的几种算法。且处理单幅图像的平均时间为0.673 s,相比与其他算法也有较大优势。结论从前景角度和空间角度考虑的中心矩形构图先验的显著目标检测算法相比于传统的算法更加具有鲁棒性,无论图像是复杂的还是简单的,都取得很好的检测效果,充分说明算法的有效性。

多尺度构图先验的显著目标检测

目的针对基于对比度的显著检测方法,因忽略了特征的空间分布而导致准确性不高的问题,启发于边界先验关于图像空间布局的思想,提出构图先验的显著检测方法。方法假定目标分布于三分构图线周围,根据相关性比较计算显著值。首先,对图像进行多尺度超像素分割并构造闭环图;其次,提取构图线区域超像素特征并使用Manifold Ranking算法计算显著目标与背景的分布;然后,从目标和背景两个角度对显著值进行细化并利用像素区别性对像素点的显著值进行矫正;最后,融合多尺度显著值得到最终显著图。结果在公开的MSRA-1000、CSSD、ECSSD数据集上验证本文方法并与其他算法进行对比。本文方法在各数据集上准确率最高,分别为92.6%,89.2%,76.6%。且处理单幅图像平均时间为0.692 s,和其他算法相比也有一定优势。结论人眼视觉倾向于在构图线周围寻找显著目标,构图先验是根据人眼注意机制研究显著性,具有合理性,且构图先验的方法提高了显著目标检测的准确性。

融合显著深度特征的RGB-D图像显著目标检测

深度信息被证明是人类视觉的重要组成部分,然而大部分显著性检测工作侧重于2维图像上的方法,并不能很好地利用深度进行RGB-D图像显著性检测。该文提出一种融合显著深度特征的RGB-D图像显著目标检测方法,提取基于颜色和深度显著图的综合特征,根据构图先验和背景先验的方法进行显著目标检测。首先,对原始深度图进行预处理:使用背景顶点区域、构图交点和紧密度处理深度图,多角度融合形成深度显著图,并作为显著深度特征,结合颜色特征形成综合特征;其次,从前景角度,将综合特征通过边连接权重构造关联矩阵,根据构图先验,假设多层中心矩形为前景种子,通过流形排序方法计算出RGB-D图像的前景显著图;从背景角度,根据背景先验以及边界连通性计算出背景显著图;最后,将前景显著图和背景显著图进行融合并优化得到最终显著图。实验采用RGB-D1000数据集进行显著性检测,并与4种不同的方法进行对比,所提方法的显著性检测结果更接近人工标定结果,PR(查准率-查全率)曲线显示在相同召回率下准确率高于其他方法。