基于对称性区域过滤的显著性区域检测方法

来源：计算机工程杂志2019年第5期北京时间：

作者：董本志,陈迪,景维鹏

单位：东北林业大学 信息与计算机工程学院,哈尔滨 150040

摘要：为获得精确、完整的目标区域分割图,提出一种基于对称性区域过滤的检测方法来进行图像分割。利用改进的简单线性迭代聚类算法将图像分割成若干超像素,并以超像素为节点建立吸收马尔科夫链。计算转移节点到吸收节点的被吸收时间,将其作为显著值来获取显著图。根据图像目标区域的对称性特征,对显著图进行对称性检测,获取对称轴,通过两侧像素点到对称轴的距离对图像显著值进行区域过滤,从而获得目标图像分割区域。实验结果表明,该方法提取的图像显著目标区域较阈值分割法、最小生成树法和LRR法提取结果更为完整。

关键词：显著性检测, 超像素, 吸收马尔科夫链, 对称性检测, 图像分割

基金资助：国家自然科学基金(31770768)。