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论文类型：期刊论文
发表时间：2016-03-15
发表刊物：计算机辅助设计与图形学学报
收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD
卷号：28
期号：3
页面范围：395-403
ISSN号：1003-9775
关键字：显著性检测;通勤距离;边界先验;背景先验;凸包先验
摘要：针对图像显著性检测问题，提出一种基于通勤距离度量区域显著性，并提取图像中重要目标的方法。首先用聚类算法检测图像边界的背景种子点，构建初始背景先验图；其次利用显著点构建包围显著目标的凸包，提取凸包内前景种子点诱导其他区域的显著性值，从而得到改进的凸包先验图；最后将2个先验图融合得到最终的显著图。该算法中涉及的区域间的特征对比均应用了新颖而鲁棒的通勤距离。实验结果表明，通勤距离能够更准确有效地度量区域间的相似性，比传统的测地距离和欧氏距离更加优越，并优于现有的大多数算法。