层次图融合的显著性检测

来源：计算机科学与探索杂志2016年第12期北京时间：

作者：王慧玲，罗斌

单位：1. 阜阳师范学院 计算机与信息工程学院，安徽 阜阳 2360002. 安徽大学 计算机科学与技术学院，合肥 230601

摘要：显著性目标检测在物体分割、自适应压缩和物体识别等领域有众多应用，从自然场景中准确检测出最重要的区域一直是个挑战。针对现有的基于图的流形排序算法，因忽略特征的空间信息而导致检测准确率不高的问题，提出了一种基于流形排序的多尺度显著性检测算法。首先对原始图像进行多尺度下的超像素分解。然后利用边界先验，根据流形排序算法计算查询点与其余结点的相关度排序。最后通过构建图模型，从多层结构中分析显著性线索，对显著图进行融合得到最终结果。在ASD、CSSD、ECSSD和SOD数据集上，同9种流形算法进行对比实验，结果表明该算法在保持高查全率的同时也提高了准确率。

关键词：显著性检测,流形排序,超像素分割,多尺度分析,图模型