图像依赖的显著图融合方法

梁晔^1,2(),马楠²,刘宏哲¹

1. 北京联合大学信息服务工程重点实验室, 北京 100101
2. 北京联合大学机器人学院, 北京 100044

收稿日期:2020-03-31出版日期:2021-08-20发布日期:2021-08-18

作者简介:梁晔(1978—)，女，内蒙古赤峰人，博士，讲师，主要研究方向为图像处理. E-mail: liangye@buu.edu.cn
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61871038);国家自然科学基金资助项目(61871039);人才强校优选计划领军计划资助项目(BPHR2020AZ02);北京联合大学科研资助项目(ZK30202107)

Image-dependent fusion method for saliency maps

Ye LIANG^1,2(),Nan MA²,Hongzhe LIU¹

1. Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering, Beijing Union University, Beijing 100101, China
2. College of Robotics, Beijing Union University, Beijing 100044, China

Received:2020-03-31Online:2021-08-20Published:2021-08-18

摘要/Abstract

摘要： 提出基于脊回归的显著图融合方法以获得更好的检测效果。在训练集中寻找待检测图像的近邻图像集，对近邻图像集采用脊回归方法对多种显著性检测方法的融合系数进行估计，进而对不同检测方法的显著图进行融合。该方法充分考虑了检测方法的差异性，很好的解决检测图像在没有基准二值标注下显著图的融合问题。试验采用流行的显著性数据集和显著性检测方法，本研究方法在ECSSD数据集上的AUC为0.911，在HKU-IS数据集上的AUC为0.987, 在DUT-OMRON数据集上的AUC为0.953，结果验证了融合方法的有效性。


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