基于区域合并的图像显著性检测

摘要：

为了提高自然图像显著性检测准确度，提出一种基于区域合并的图像显著性检测算法。该算法直接通过区域合并的方式逐渐将图像从初始状态下的多个区域合并为显著性对象和背景2个区域。在合并过程的不同阶段采用了不同的合并策略，首先利用超像素分割方法将图像分为若干初始区域，在第一阶段仅合并相似且相邻的区域，使得属于同一对象的像素合并到同一区域；然后，处理上述过程中产生的空洞以及因遮挡造成的属于同一对象的区域不相邻的情况；再在区域显著分析的引导下，不断将显著性最差的区域合并到背景区域，而不是尝试将显著性区域合并到一起。最后利用合并过程中得到的多个候选显著性区域加权得到最终的显著性区域结果。在2个公开测试集上进行了测试并与其他算法进行了对比，实验结果证明了文中算法的有效性；特别是在难度更大的ECSSD数据集中，该算法的准确度要优于同类算法。

关键词：显著性检测、区域合并、超像素、图像分割

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部博士点基金20130002110002

在线出版日期：2016-10-25（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：1679-1687