采用球面几何引导和频域增强SAM的360°全景图像显著目标检测

来源：电子与信息学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：陈晓雷, 申玉杰, 钟智华

单位：兰州理工大学微电子现代产业学院 兰州 730050

摘要：分割一切模型(SAM)作为通用分割大模型，在多类二维视觉任务中展现出强大迁移能力，但原生SAM主要针对2D平面图像设计，缺乏对360°全景图像球面几何特性的建模能力，难以直接应用于360°全景图像显著目标检测(360° SOD)。为了将SAM应用于360° SOD并解决其不足，该文提出一种采用球面几何引导和频率增强SAM的360° SOD网络，具体包括多认知适配器(MCA)，受人类视觉感知机制的启发，通过引入多尺度、多路径特征建模提升全景图像的上下文感知能力;球面几何引导注意力(SGGA)，利用球面几何先验缓解等矩形投影中的畸变与边界不连续性;以及空频域联合感知模块(SFJPM)，结合多尺度空洞卷积与频域注意力，增强全局与局部信息的协同建模，提升360° SOD性能。该文在现有的两个公开360° SOD数据集(360-SOD, 360-SSOD)上进行了大量实验，结果表明，所提方法在客观指标和主观结果上的表现均优于现有的7种代表性2D SOD方法和7种360° SOD方法。

关键词：360°全景图像, 显著目标检测, 分割一切模型

基金资助：国家自然科学基金 (61967012)