1(南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 211106); 2(南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京 210003) (dacliang@nuaa.edu.cn)
出版日期: 2018-05-01基金资助:国家电网公司科技项目Multiple Object Saliency Detection Based on Graph and Sparse Principal Component Analysis
Liang Dachuan1, Li Jing1, Liu Sai2,Li Dongmin11(College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106); 2(NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 210003)
Online: 2018-05-01摘要/Abstract
摘要： 针对具有多个显著目标且背景较为复杂的图像，提出了一种基于全连接图和稀疏主成分分析(sparse principal component analysis, sPCA)的显著性检测方法.首先，在不同的尺度空间上利用目标先验知识快速获取包含预选显著目标的空间位置信息，同时，在超像素分割的基础上构造全连接图，并计算超像素级的显著图.然后，利用目标先验知识提取并优化超像素显著图的显著性区域，采用稀疏主成分分析提取优化后的显著性像素点的主要特征，获取相应尺度的显著图.最后，将多个尺度下的显著图进行融合得到最终的显著图.该方法充分利用了超像素与像素显著性计算的优势，在提高检测速度的同时获得更高的检测精度.在公开的多目标数据集SED2和HKU_IS上进行实验验证，结果表明:该方法能够有效检测出复杂背景下的多个显著目标.
参考文献
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