基于背景感知的显著性目标检测算法

在显著性目标检测算法中,流形排序的检测方法存在先验背景假设和目标检测不完整的问题.针对该问题,在流形排序算法基础上,融入背景鉴别、BING特征估计和权重调整,提出了一种基于背景感知的显著性目标检测算法.首先,通过计算颜色聚类后的边界区域的综合差异度,得到真实背景种子点,从而感知到真实背景区域;再结合图像的BING特征与初始显著图信息,获取目标位置,从而得到完整的前景种子点区域;然后重构前景区域的图模型且利用加权k-壳分解法,来调整前景区域节点之间的连接权重,进而获得清晰的目标边界.实验结果表明,同当前经典的一些算法比较,本文算法在准确率、召回率、F-measure和平均MAE上都优于其余算法.