基于自适应遗传算法的显著性检测

为了更鲁棒地检测图像中的显著目标.在凸包的基础上,提出一种基于自适应遗传算法的显著性检测算法.首先通过图像的Harris角点构造凸包,利用自适应遗传算法来找出凸包内的显著目标并构造遗传先验图;然后构建中心先验模型,与遗传先验图融合成先验图;最后引入贝叶斯优化框架来优化先验图,以得到最终的显著图.在6个公开的显著性检测数据库上进行评测,通过大量实验验证了该算法的有效性.     

融合多特征与先验信息的显著性目标检测

目的 图像的显著性目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题。针对现有显著性目标检测结果存在的纹理细节刻画不明显和边缘轮廓显示不完整的问题,提出一种融合多特征与先验信息的显著性目标检测方法,该方法能够高效而全面地获取图像中的显著性区域。方法 首先,提取图像感兴趣的点集,计算全局对比度图,利用贝叶斯方法融合凸包和全局对比度图获得对比度特征图。通过多尺度下的颜色直方图得到颜色空间图,根据信息熵定理计算最小信息熵,并将该尺度下的颜色空间图作为颜色特征图。通过反锐化掩模方法提高图像清晰度,利用局部二值算子（LBP）获得纹理特征图。然后,通过图形正则化（GR）和流行排序（MR）算法得到中心先验图和边缘先验图。最后,利用元胞自动机融合对比度特征图、颜色特征图、纹理特征图、中心先验图和边缘先验图获得初级显著图,再通过快速引导滤波器优化处理得到最终显著图。结果 在2个公开的数据集MSRA10K和ECSSD上验证本文算法并与12种具有开源代码的流行算法进行比较,实验结果表明,本文算法在准确率-召回率（PR）曲线、受试者工作特征（ROC）曲线、综合评价指标（F-measure）、平均绝对误差（MAE）和结构化度量指标（S-measure）等方面有显著提升,整体性能优于对比算法。结论 本文算法充分利用了图像的对比度特征、颜色特征、纹理特征,采用中心先验和边缘先验算法,在全面提取显著性区域的同时,能够较好地保留图像的纹理信息和细节信息,使得边缘轮廓更加完整,满足人眼的层次要求和细节要求,并具有一定的适用性。     

基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测

针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。     

融合多尺度对比与贝叶斯模型的显著目标检测

针对传统显著目标检测方法中目标不能均匀高亮,背景噪声难以抑制的问题,提出了一种融合多尺度对比与贝叶斯模型的显著目标检测方法。将图像分割为一系列紧凑且颜色相同的超像素,并通过K-means算法对所得超像素重聚类得到多尺度分割图;引入背景先验及凸包中心先验计算不同尺度下的显著图,并加权融合成粗略显著图;将粗略显著图二值化得到的区域假定为前景目标,再计算观测似然概率,使用贝叶斯模型进一步抑制图像的背景并凸出显著区域。在公开数据集MSRA-1000上与6种主流算法进行对比,实验表明提出的算法相比其他算法能更均匀地高亮显著目标,有更高的查准率和更低的平均绝对误差。     

融合背景先验与中心先验的显著性目标检测

目的 现有的显著性目标检测算法通常基于单一的先验信息,导致提取的原图像信息不全面,为了解决该问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验相融合的显著目标检测算法。方法 该方法首先以边缘超像素为吸收节点,利用马尔可夫吸收链计算其他超像素的平均吸收时间作为背景先验值,得到背景先验图;然后使用改进Harris角点检测估计目标区域位置,建立峰值位于目标中心的2维高斯函数,计算各超像素的中心先验值,获取中心先验图;最后将背景先验图与中心先验图相融合得到显著图。同时该方法融合多尺度检测结果,进一步提高显著值的准确性。结果 通过ASD、SED1、SED2和SOD 4个公开数据库对比验证了基于背景先验与中心先验相融合算法具有较高的查准率、查全率和F-measure,相较于基于马尔可夫吸收链算法均提高了3%以上,总体效果明显优于目前的10种主流算法。结论 相较于基于单一先验信息的算法,基于背景先验与中心先验相融合的算法充分利用了图像信息,在突出全局对比的同时也保留了较多的局部信息,能高亮地凸显图像中的显著性目标。该方法在检测单一目标的图片时效果显著,但对于多目标的显著性检测尚有不足。     

改进背景先验和前景先验的显著性检测

针对传统的流行排序显著性检测算法存在的问题,本文提出了改进背景先验和前景先验的显著性检测.首先计算图像的凸包,并将图像分割成不同尺度的超像素;然后以凸包区域之外的超像素为背景种子,结合多尺度下图像的多种底层特征得到最终的背景显著图;第三,以凸包区域之内的超像素为前景种子,结合多尺度下图像的多种底层特征得到最终的前景显著图;第四,融合最终的背景显著图和最终的前景显著图得到弱显著图,通过多核增强(MKB)算法对由弱显著图生成的训练样本进行强分类,生成强显著图;最后综合强弱显著图,得到最终的显著图.通过在MSRA1000,PASCAL和ECSSD数据集上与其他13种算法进行对比,验证了本文算法在显著目标检测的准确性方面更具优势.     

基于通勤距离的显著性检测方法

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.     

基于凸包改进的流行排序显著性检测

针对传统的基于图的流行排序显著性检测算法仅仅依赖边界背景先验显著图来提取前景种子,影响最后的排序结果,使得显著性检测结果较差的问题,提出结合凸包提取更精确的前景种子进行流行排序的算法.首先提取图像边界结点作为背景种子进行流行排序得到背景估计显著图,并将该显著图二值化得到粗略的前景区域;然后通过颜色增强的Harris角点检测算法获得图像角点,并用其构造粗略包含显著目标的凸包;最后将凸包和前景区域相结合提取更精确的前景种子进行流行排序得到最后的显著图.在3个公开的图像数据集上,与其他经典算法相比,该算法在PR曲线、MAE值和F-measure上均获得了提升.     

基于改进Fast MBD显著性检测和多特征融合匹配的靶纸区域快速检测算法

为了解决基于机器视觉的自动报靶系统快速、准确定位靶纸区域的问题,通过对靶纸图像的颜色和形状特性分析,提出一种基于改进Fast Minimum Barrier Distance显著性和多特征匹配的靶纸区域快速检测算法。该算法在原始Fast Minimum Barrier Distance显著区域提取算法的基础上,引入局部区域对比度先验和形状先验作为显著性区域提取的补充准则。同时,为了判断提取到的区域是否包含靶纸,再引入多特征匹配算法。首先,分别对图像边界连通先验、局部区域对比度先验和形状先验进行量化,形成距离图、对比度图和形状图,再结合三者分割出显著性目标区域,然后提取分割出的各目标区域的多种特征,并将其进行特征融合,最后利用1-范式将得到的目标特征与模板特征进行匹配,把匹配结果小于阈值的目标视为靶纸。在400张包含靶纸图像数据集上的实验结果显示了该算法的有效性。同时,在华为海思平台上,该算法处理速度能达到30帧/秒,足以证明该算法的实时性。     

多先验融合的显著性检测

为解决基于背景先验的显著性检测算法在检测复杂背景图像时存在误检问题,提出多先验融合的显著性检测算法.首先,将图像分割成四种不同的超像素尺度,根据流形排序算法计算出不同尺度的边界显著图,并进行线性融合得到最终边界先验;其次,利用边界信息得到背景种子,进而利用距离和元胞自动机融合得到背景先验;然后通过颜色归一化处理,计算出...     

结合背景和前景先验的显著性检测

目的 显著性检测已成为图像处理过程中的一个重要步骤,已被应用到许多计算机视觉任务中。虽然显著性检测已被研究多年并取得了较大的进展,但仍存在一些不足,例如在复杂场景中的检测不准确或检测结果夹带着背景噪声等。因此,针对已有图像显著性检测方法存在的不能有效抑制背景区域,或不能清晰突显出完整的目标区域的缺点,提出一种结合背景先验和前景先验信息的图像显著性检测算法。方法 首先选取图像的边界超像素作为背景区域,从而根据每个区域与背景区域的差异度来建立背景先验显著图;然后通过计算特征点来构建一个能够粗略包围目标区域的凸包,并结合背景先验显著图来选取前景目标区域,从而根据每个区域与前景目标区域的相似度来生成前景先验显著图;最后融合这两个显著图并对其结果进一步优化得到更加平滑和准确的显著图。结果 利用本文算法对MSRA10K数据库内图像进行显著性检测,并与主流的算法进行对比。本文算法的检测效果更接近人工标注,而且精确率和效率都优于所对比的算法,其中平均精确率为87.9%,平均召回率为79.17%,F值为0.852 6,平均绝对误差（MAE）值为0.113,以及平均运行时间为0.723 s。结论 本文提出了一种结合两类先验信息的显著性检测算法,检测结果既能够有效地抑制背景区域,又能清晰地突显目标区域,从而提高了检测的准确性。     

多先验特征与综合对比度的图像显著性检测

目的 图像的显著性检测在计算机视觉中应用非常广泛,现有的方法通常在复杂背景区域下表现不佳,由于显著性检测的低层特征并不可靠,同时单一的特征也很难得到高质量的显著图。提出了一种通过增加特征的多样性来实现显著性检测的方法。方法 在高层先验知识的基础上,对背景先验特征和中心先验特征重新进行了定义,并考虑人眼视觉一般会对暖色调更为关注,从而加入颜色先验。另外在图像低层特征上使用目前较为流行的全局对比度和局部对比度特征,在特征融合时针对不同情况分别采取线性和非线性的一种新的融合策略,得到高质量的显著图。结果 在MSRA-1000和DUT-OMRON两个公开数据库进行对比验证,实验结果表明,基于多先验特征与综合对比度的图像显著性检测算法具有较高的查准率、召回率和F-measure值,相较于RBD算法均提高了1.5%以上,综合性能均优于目前的10种主流算法。结论 相较于基于低层特征和单一先验特征的算法,本文算法充分利用了图像信息,能在突出全局对比度的同时也保留较多的局部信息,达到均匀突出显著性区域的效果,有效地抑制复杂的背景区域,得到更加符合视觉感知的显著图。     

基于背景评估的贝叶斯模型显著性检测

针对自然图像中,复杂背景信息对显著性目标检测的影响,提出一种利用背景信息进行预测和贝叶斯模型选择优化的显著性检测方法。首先,为了提取完整的先验信息,根据背景信息与图像边界的连通性,以及对图像边界是否为背景进行评估来生成先验显著图。其次,为了降低背景信息的干扰,通过对流行排序算法生成的显著图进行角点检测,选择较为准确的显著点构造凸包。最后,利用贝叶斯模型进行选择优化来抑制和显著目标具有相同特征的背景信息。在2个公开的数据集上进行测试,并与4种性能较好的显著性检测算法对比,结果显示本文算法可提高显著性检测的准确性和区域的完整性。     

基于全卷积神经网络与低秩稀疏分解的显著性检测

为了准确检测复杂背景下的显著区域,提出一种全卷积神经网络与低秩稀疏分解相结合的显著性检测方法,将图像分解为代表背景的低秩矩阵和对应显著区域的稀疏噪声,结合利用全卷积神经网络学习得到的高层语义先验知识,检测图像中的显著区域.首先,对原图像进行超像素聚类,并提取每个超像素的颜色、纹理和边缘特征,据此构成特征矩阵;然后,在MSRA数据库中,基于梯度下降法学习得到特征变换矩阵,利用全卷积神经网络学习得到高层语义先验知识;接着,利用特征变换矩阵和高层语义先验知识矩阵对特征矩阵进行变换;最后,利用鲁棒主成分分析算法对变换后的矩阵进行低秩稀疏分解,并根据分解得到的稀疏噪声计算显著图.在公开数据集上进行实验验证,并与当前流行的方法进行对比,实验结果表明,本文方法能够准确地检测感兴趣区域,是一种有效的自然图像目标检测与分割的预处理方法.     

基于视觉显著性图与似物性的对象检测

为了能够准确地检测出图像中的显著性对象,提出了一种新的基于视觉显著性图与似物性的对象检测算法。该算法首先在图像上提取大量具有较高似物性度量的矩形窗口,并估算出对象可能出现的位置,将窗口级的似物性度量转换到像素级的似物性度量;然后把原始显著性图与像素级的似物性图进行融合,生成加权显著性图,分别二值化原始显著性图和加权显著性图,利用凸包检测得到最大查找窗口区域与种子窗口区域;最后结合边缘概率密度搜索出最优的对象窗口。在公开数据集MSRA-B上的实验结果表明,该算法在准确率、召回率以及F-测度方面优于最大化显著区域检测算法、区域密度最大化算法以及似物性对象检测算法等已有的多种算法。     

融合似物性前景对象与背景先验的图像显著性检测

为了在复杂背景图像中准确地提取出图像的显著区域,提出一种结合似物性前景对象与背景先验知识的图像显著性检测方法（OFOBP）。该方法首先对图像进行超像素分割,计算超像素颜色空间分布,得到初始显著图;利用似物性检测方法获取多个目标窗口,由窗口建立搜索区域,结合二值化的初始显著图优化目标窗口;再利用多窗口特征对超像素做前景对象预测,获取前景显著图;其次建立背景模板,计算稀疏重构误差获取背景先验图;最后融合两种显著图,得到最终显著检测结果。在公开数据集上与11种算法进行比较,本文算法能够较为准确地检测出显著区域,尤其是在复杂背景下对多个显著目标的检测,存在明显的优势。     

增强特征金字塔结构的显著目标检测算法

显著目标检测是计算机视觉的研究热点。显著目标检测算法存在一些问题,如：算法常采用单一损失函数,缺乏对多维特征损失的考虑,可能带来局限性;最高层特征图来源单一;特征图融合常使用对应像素相加,不能有效突出图像中感兴趣区域。针对上述问题,结合结构性相似、交并比和交叉熵三种损失函数来捕捉图像细节,采用对应像素相乘操作融合特征图,令模型对显著区域更加敏感;通过残差特征图增强模块逆向构建更高层特征图强化其语义信息;采用特征金字塔结构融合不同尺度信息,完成编码解码模块。在5个数据集的对比实验表明该方法性能超过主流算法,能实现有效的显著目标检测。