结合稀疏重构与能量方程优化的显著性检测
Saliency detection combined with sparse reconstruction and optimization of energy equation
西南交通大学 机械工程学院, 成都 610031
摘要
针对现有算法在复杂背景图像显著目标检测中存在背景被错误凸显的问题，为抑制背景提取更加准确的前景，提出一种结合稀疏重构与能量优化的显著性检测算法。首先将输入图像分割为超像素以去除不必要的细节；然后选取图像边界超像素作为背景模板，利用其作为稀疏字典计算重构误差，并作为超像素初始显著值；最后构造新的能量方程对初始显著值优化，并在优化后对其前景增强生成最终显著图。在包含真值图像的MSRA10K和ECSSD1000数据集上，将提出的算法与其他10种算法进行对比测试，PR曲线图、准确率P、F值的效果优于其他10种算法的结果。实验结果表明，所提算法在复杂背景图像的显著目标检测中，相比于已有的多种算法鲁棒性更好，能够对背景进行有效的抑制，提取显著目标也更加精确。
基金项目
四川省科技支撑计划资助项目(2016GZ0194)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0057
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1911-1916
文章编号: 1001-3695(2019)06-065-1911-06
发布历史
[2019-06-05] 印刷出版
引用本文
赵恒, 安维胜, 田怀文. 结合稀疏重构与能量方程优化的显著性检测 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1911-1916. (Zhao Heng, An Weisheng, Tian Huaiwen. Saliency detection combined with sparse reconstruction and optimization of energy equation [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1911-1916. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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