一种随机的视觉显著性检测算法

摘要：

图像处理与模式识别技术一样,依赖于高质量的视觉显著性图(saliency map)才能得到较好的处理结果.现有的视觉显著性检测技术通常只能检测得到粗糙的视觉显著性图;这些粗糙的视觉显著性图应用于图像处理中将严重影响图像处理的最终结果.本文提出了一种随机的基于内容的视觉显著性区域检测算法;该算法整合多层次粗糙的视觉显著性图到结果显著性图中,并逐步自适应地精化可信度不高的显著性值,最终得到一个考虑了多尺度特征的精细的视觉显著性结果.因为随机算法具有执行效率高,占用内存少等特点;本文的高效随机视觉显著性检测算法不需要建立额外的辅助数据结构来加速算法,只需占用少量内存就能快速检测出精细的高质量视觉显著性结果.并且高效随机的视觉显著性检测算法可以直接移植到GPU上并行执行;大量的实验结果表明本文的算法可以得到更加精细的显著性结果,这些精细的显著性结果应用于基于内容的图像缩放中得到了较好的处理结果.

关键词：显著性检测、图像缩放、随机算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2012-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：863-874