改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

被引：18

作者：

林晓 ^{[1
,2
]}

王燕玲 ^{[1
]}

朱恒亮 ^{[3
]}

马利庄 ^{[3
]}

蒋林华 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海理工大学光电信息与计算机工程学院

[2] 上海师范大学信息与机电工程学院

[3] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2017年 / 02期

基金：

上海市自然科学基金;

关键词：

显著性检测; 凸包; 贝叶斯模型; 准确率-召回率曲线;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对目前显著性检测算法的准确性仍不是很理想的问题,提出改进已有的贝叶斯模型的显著性检测算法.首先利用图像压缩得到压缩图,结合经典的Harris算子来对原图和压缩图进行角点检测,利用角点得到两种图的最小凸包,将两者求交集来得到更合理的改进凸包;然后利用空间稀疏聚类算法结合改进凸包和超像素来得到先验图;再利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率;最后根据已有的先验图和似然概率结合贝叶斯模型来得到显著性图,通过优化处理得到最终的显著性检测结果.在公开数据集MSRA和SED上进行仿真实验的结果表明,该算法不仅能够提高显著度图的视觉效果,而且查全率和查准率,F-measure,MAE等评价指标也比传统算法有明显提升.

引用

页码：221 / 228

页数：8

共 10 条

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