稀疏加权的背景模板优化提升显著目标检测算法

摘要：

针对稀疏重构误差算法在检测显著目标在构造背景模板时,由误选前景区域作为模板导致检测结果出现误差的问题,提出一种优化背景模板的算法.首先计算各背景模板与图像各边界的连通性,通过该边界连通性判断模板是否属于真正背景;然后用各个背景模板构成的重构字典实现对整幅图像各区域的重构,该过程采用一种新的稀疏加权算法抑制非零向量基,从而加强了解向量在相似模板中的作用;最后通过计算的各个区域重构误差产生最终的显著图.在3个标准的数据集上进行实验的结果表明,该算法有效地提升显著检测算法效果,在较为复杂的背景环境下也能产生明确的视觉显著图,与原始算法相比平均绝对误差降低近20%.

关键词：显著性检测、稀疏表达、背景模型、超像素、区域连通性

所属期刊栏目：29

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61373126;江苏省自然科学基金BK20131107;中央高校基本科研业务费专项资金JUSRP51510

在线出版日期：2017-06-16（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：799-805