基于區(qū)域的圖像顯著目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、通過(guò)顯著目標(biāo)檢測(cè)可以得到圖像中引人注目的目標(biāo)。顯著目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)可應(yīng)用于圖片瀏覽、圖像剪切、圖像壓縮、基于內(nèi)容的圖像檢索等領(lǐng)域。目前絕大部分關(guān)于顯著目標(biāo)檢測(cè)的研究是基于像素級(jí)別的，存在效率偏低和因缺乏較高層次語(yǔ)義特征而效果較差的缺點(diǎn)。在得到顯著度圖后如何組合顯著目標(biāo)的問(wèn)題上，除了一些利用先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)顯著目標(biāo)還原的方法外，大部分方法處理比較粗糙，導(dǎo)致檢測(cè)得到的顯著目標(biāo)不夠完整與準(zhǔn)確。本文提出針對(duì)區(qū)域的面積與位置顯著度特征，重新設(shè)計(jì)了中央環(huán)繞

2、特征與顏色分布特征，再根據(jù)聚集性、面積與位置顯著度特征指導(dǎo)區(qū)域的生長(zhǎng)與合并，最后得到顯著目標(biāo)。這種基于區(qū)域的顯著目標(biāo)檢測(cè)方法，可以在保證效率的情況下改善檢測(cè)效果。
　　 本文采用一種新方法進(jìn)行顯著目標(biāo)檢測(cè)，大致流程如下：1)對(duì)圖像進(jìn)行分割，得到互不重疊的、具有特征一致性的區(qū)域；2)對(duì)分割得到的區(qū)域進(jìn)行聚類(lèi)，使得具有特征一致性的區(qū)域在同一聚類(lèi)中；3)計(jì)算基于區(qū)域的中央環(huán)繞特征和顏色分布特征；4)組合兩種特征生成最終的顯著度圖；5)