Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2016-03-15

Journal: 计算机辅助设计与图形学学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 28

Issue: 3

Page Number: 395-403

ISSN: 1003-9775

Key Words: 显著性检测;通勤距离;边界先验;背景先验;凸包先验

Abstract: 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。