基于超像素分类的显著目标检测

结合边界-中心先验信息与超像素分割技术提出一种新的显著性目标检测方法。首先对种子点进行分类,使得分割后的超像素具有背景或前景属性。然后,从空间和颜色两个方面对每个超像素区域计算其背景显著性和前景显著性。最后,对不同的显著性值进行融合得到最终显著性值。一方面通过实验说明空间、颜色、前景和背景等因素在显著性计算中具有重要作用;另一方面,通过与其他显著性检测算法进行比较,证明该方法优于现存的8种方法。