基于中心-对角对比度的显著性检测

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基于中心-对角对比度的显著性检测
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者单位:湖北大学 计算机与信息工程学院,湖北大学 计算机与信息工程学院,南京邮电大学 通信与信息工程学院,湖北大学 计算机与信息工程学院,烽火通信科技股份有限公司 宽带业务产出线;烽火通信科技股份有限公司 业务与终端产出线
作者简介:
通讯作者:
中图分类号:TP391.413
基金项目:国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）（61301144；61601175）

Salient Detection Based on Corner-Surround Contrast

Author:

Affiliation:

School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan,School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan,College of Telecommunications and Information Engineering,Nangjing University of Posts and Telecommunications,Nangjing,School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan,

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摘要:

针对图像显著性检测中广泛运用的中心-四周对比度方法存在的缺陷，提出了中心-对角对比度（Corner-Surround Contrast，CSC）算法，实现从背景中有效提取显著区域；中心-四周对比度方法难以保证分割的准确性，容易导致错误的显著检测结果，并且仅使用中心-四周对比度对目标物体进行显著性编码并不十分有效；CSC算法在提取中心和周边区域差异性的同时，结合它们之间位置的相对性，并设计了一个多核信息融合模型，以不同权重融合多种对比度方法以产生最优显著图，最后用图分割算法来进行二元分割，获得准确的显著图；实验结果表明CSC算法能够有效捕捉显著物体的局部差异，提高显著性物体定位及分割精度的性能，减少噪声的影响，从背景中分离出精确的显著性区域，获得更优的显著性检测结果。

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引用本文

张伟,陈梦宇,周全,叶波,沈琼霞.基于中心-对角对比度的显著性检测计算机测量与控制[J].,2017,25(9).

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收稿日期:2017-05-01
最后修改日期:2017-05-18
录用日期:2017-05-19
在线发布日期: 2017-09-14
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