融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法

摘要：

为了有效地利用不同层次特征的互补性，提高鲁棒性，提出一种融合低层和高层特征的图表示的图像显著性算法。首先以超像素为结点构图，通过高层特征和底层特征差异定义该图的点和边的权重；然后根据该图模型构造不对称转移概率矩阵，并利用 Markov随机游走算法进行求解，得到初始显著性图；最后结合中心先验及改进的边界先验得到最终的图像显著性结果。在4个公共数据集上与10种方法进行比较与分析，验证了该算法的有效性。

关键词：图像显著性、特征融合、图表示模型、不对称转移

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“八六三”高技术研究发展计划2014AA015104;国家自然科学基金61472002;安徽省高等学校省级自然科学研究项目KJ2014A015;安徽省自然科学基金1508085QF127

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7页

页码：420-426