基于通勤距离的显著性检测方法

摘要：

针对图像显著性检测问题，提出一种基于通勤距离度量区域显著性，并提取图像中重要目标的方法。首先用聚类算法检测图像边界的背景种子点，构建初始背景先验图；其次利用显著点构建包围显著目标的凸包，提取凸包内前景种子点诱导其他区域的显著性值，从而得到改进的凸包先验图；最后将2个先验图融合得到最终的显著图。该算法中涉及的区域间的特征对比均应用了新颖而鲁棒的通勤距离。实验结果表明，通勤距离能够更准确有效地度量区域间的相似性，比传统的测地距离和欧氏距离更加优越，并优于现有的大多数算法。

关键词：显著性检测、通勤距离、边界先验、背景先验、凸包先验

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173102,61370143

在线出版日期：2016-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：395-403