全局孤立性和局部同质性图表示的随机游走显著目标检测算法

被引：10

作者：

胡正平

孟鹏权

机构：

[1] 燕山大学信息科学与工程学院

来源：

自动化学报 | 2011年 / 37卷 / 10期

关键词：

显著目标; 孤立性; 同质性; 马尔科夫模型; 图表示;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

目前的显著性检测算法主要依赖像素间的相互对比,缺乏对显著目标自身特性的分析理解.依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标全局孤立性和局部同质性的随机游走显著目标检测算法,将视觉显著性检测公式化为马尔科夫随机游走问题.首先将输入图像进行分块,根据像素块之间颜色特征和方向特征的相似性确定边的权重,从而构建图模型;然后通过全连通图搜索提取全局特性,突出全局较孤立的区域;同时通过k-regular图搜索提取局部特性,增强局部较均匀的区域;最后将全局特性和局部特性相结合得到显著图,进而确定感兴趣区域位置.实验结果表明,相比于其他两种具有代表性的算法,所提方法检测结果更加准确、合理,证明该算法切实可行.

引用

页码：1279 / 1284

页数：6

共 4 条

[1]

基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法[J]. 王向阳,杨红颖,郑宏亮,吴俊峰.自动化学报. 2010(10)

[2] 基于伪Wigner-Ville分布和Rnyi熵的显著图目标检测 [J].