最优种子提取与局部平滑标签传播提升显著性检测模型

为了提高显著性检测的鲁棒性,提出一种基于最优种子选取及局部平滑标签传播的显著性检测模型.首先计算初始背景图并进行优化,对优化后的背景图进行随机采样来提取最优背景种子点;然后融合2种不同方式下获得的先验图来得到物体先验图,通过对此先验图进行阈值化来提取最优前景种子点;最后基于上述提取策略得到的种子点,应用局部平滑标签传播模型预测其他区域的标签信息,从而获得显著图.在3个被广泛应用的数据集上进行定性与定量的实验结果表明,该模型能够有效地提升检测效果.     

融合背景块再选取过程的显著性检测

目的 显著性检测算法大多使用背景先验提高算法性能,但传统模型只是简单地将图像四周的边缘区域作为背景区域,导致结果在显著性物体触及到图像边界的情况下产生误检测。为更准确地应用背景先验,提出一种融合背景块再选取过程的显著性检测方法。方法 利用背景先验、中心先验和颜色分布特征获得种子向量并构建扩散矩阵,经扩散方法得到初步显著图,并以此为输入再经扩散方法得到二层显著图。依据Fisher准则的思想以二层显著图为基础创建背景块再选取过程,将选取的背景块组成背景向量并构建扩散矩阵,经扩散方法得到背景显著图。将背景显著图与二层显著图进行非线性融合获得最终显著图。结果 在5个通用数据集上将本文算法与6种算法进行实验对比。本文算法在MSRA10K（Microsoft Research Asia 10K）数据集上,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）取得了最小值,与基于多特征扩散方法的显著性物体检测算法（salient object detection via multi-feature diffusion-based method,LMH）相比,F值提升了0.84%,MAE降低了1.9%;在数据集ECSSD（extended complex scene saliency dataset）上,MAE取得了次优值,F值取得了最优值,与LMH算法相比,F值提升了1.33%;在SED2（segmentation evaluation database 2）数据集上,MAE与F值均取得了次优值,与LMH算法相比,F值提升了0.7%,MAE降低了0.93%。本文算法检测结果在主观对比中均优于LMH算法,表现为检测所得的显著性物体更加完整,置信度更高,在客观对比中,查全率均优于LMH算法。结论 提出的显著性检测模型能更好地应用背景先验,使主客观检测结果有更好提升。     

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。     

结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测

针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取判别式区域特征融合方法中的3层显著性图融合得到初始显著性图;然后利用卷积神经网络计算图像显著目标外部轮廓;最后使用域变换将第1步得到的初始显著性图和第2步得到的显著目标轮廓图融合.利用显著目标轮廓图来约束初始显著性图,对多层显著性图融合产生的显著目标边缘模糊区域进行滤除,并将初始显著性图中检测缺失的区域补充完整,得到最终的显著性检测结果.在3个公开数据集上进行实验的结果表明,该方法可以得到边缘清晰、亮暗均匀的显著性图,且准确率和召回率、F-measure,ROC以及AUC等指标均优于其他8种传统显著性检测方法.     

基于稀疏恢复与优化的显著性目标检测算法

针对目前基于稀疏表示的显著性检测算法中存在的边界显著性检测不足、字典表达能力不够等问题,提出一种基于稀疏恢复与优化的检测算法。首先对图像进行滤波平滑和超像素分割,并从边界与内部超像素中挑选可靠的背景种子构建稀疏字典;然后基于该字典对整幅图像进行稀疏恢复,根据稀疏恢复误差生成初始显著图;再运用改进的基于聚类的二次优化模型对初始显著图进行优化;最后经过多尺度融合得到最终显著图。在三大公开测试数据集上的实验结果表明,所提算法能够保持高效快速、无训练等优点,同时性能优于目前主流的非训练类算法,在处理边界显著性方面表现优异,具有较强的鲁棒性。     

基于被包围状态和马尔可夫模型的显著性检测

针对图像显著性检测问题,提出一种利用被包围状态和马尔可夫模型进行图像显著性检测的方法。首先,利用被包围状态计算显著性物体的大致区域;其次,使用简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始图像进行处理,得到图像的超像素图,并基于超像素图建立图像的图模型;接着,将距离显著性物体大致区域最远的两条边界的超像素作为虚拟背景吸收节点,利用吸收马尔可夫链计算每个超像素的显著性值,检测出初始的显著图S₁;再以计算出的显著性物体大致区域中的超像素作为虚拟前景吸收节点,利用吸收马尔可夫链检测出初始的显著性图S₂;然后,融合S₁和S₂得到最终的显著图S;最后,利用引导滤波器对显著图S进行平滑处理得到更优的显著图。在两个数据库上的实验结果表明,提出的算法优于现有大多数算法。     

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.     

全局对比和背景先验驱动的显著目标检测

针对传统背景先验方法中背景提取不精确并且背景抑制能力弱的问题,提出了全局对比和背景先验驱动的显著目标检测方法。首先将图像分割为一系列感知均匀的超像素,再由全局颜色对比得到基于全局的显著图并计算得到前景种子点;然后将每个边界超像素与前景种子点做对比,筛选差异性较大的边界超像素作为背景种子点并计算得到基于背景的显著图;最后在融合基于全局和背景显著图的基础上,提出一种多兴趣点高斯模型的方法进一步抑制背景并整体高亮显著区域。在公开的MSRA-1000数据测试集上与6种主流方法进行对比实验,结果表明,所提出的显著性目标检测方法对复杂边界信息具有更强的鲁棒性,并能有效抑制背景噪声。     

融合连续区域特性和背景学习模型的显著计算

为了提高显著性模型的计算效率,提出基于连续区域特性和背景学习的模型,分别提取图像的显著区域,并进行融合.首先计算区域显著目标像素与周围像素位置的距离,提出基于贝叶斯的区域显著性对比的度量方法.然后采用连续性区域合并,合并空洞区域与其最相似的邻居区域.之后采用3种典型的显著性算法处理同一幅图像,得到不同的显著特征图,采用反差法得到各特征图的背景,建立混合高斯背景模型,加权学习合成背景图,再与原图作差得到前景显著区域.最后结合细胞调节规律融合得到的显著区域.在SED1、ASD图像库中测试文中算法,所得的F-measure、平均误差都较优.     

基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法

针对已有QR码美化方法没有考虑背景图像的感兴趣区域,进而影响美化效果的问题,提出基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法。首先提出改进的基于多特征感兴趣区域检测算法,进而用此方法得到背景图的显著二值图。其次,将原始QR码利用RS编码矩阵进行异或操作得到中间QR码,该QR码和背景图的显著二值图完全一致;然后,将背景图像和中间QR码按照特定的融合策略进行融合。最后,将融合图再次利用RS纠错机制进一步扩大美化区域,得到最终的美化QR码图像。在测试样本集上的实验表明:所提算法可以实现完整的背景替换,保存更多的图像信息,具有较好的视觉效果和较高的解码率。     

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。     

A novel edge-oriented framework for saliency detection enhancement

Mixed visual scenes and cluttered background commonly exist in natural images, which forms a challenge for saliency detection. In dealing with complex images, there are two kinds of deficiencies in the existing saliency detection methods: ambiguous object boundaries and fragmented salient regions. To address these two limitations, we propose a novel edge-oriented framework to improve the performance of existing salient detection methods. Our framework is based on two interesting insights: 1) human eyes are sensitive to the edges between foreground and background even there is hardly any difference in terms of saliency, 2) Guided by semantic integrity, human eyes tend to view a visual scene as several objects, rather than pixels or superpixels. The proposed framework consists of the following three parts. First, an edge probability map is extracted from an input image. Second, the edge-based over-segmentation is obtained by sharpening the edge probability map, which is ultilized to generate edge-regions using an edge-strength based hierarchical merge model. Finally, based on the prior saliency map generated by existing methods, the framework assigns each edge-region with a saliency value. Based on four publically available datasets, the experiments demonstrate that the proposed framework can significantly improve the detection results of existing saliency detection models, which is also superior to other state-of-the-art methods.     

基于视觉注意机制的遥感图像显著性目标检测

显著性目标检测是遥感图像处理的重要研究领域,传统的方法通过逐个像素点的计算来实现目标检测,难以满足遥感图像大面积实时处理的要求。将视觉注意机制应用到遥感图像的显著性目标检测中,在训练阶段,将所有的目标融合成目标类,所有的背景融合成背景类,目标类的显著性均值与背景类的显著性均值的比值得到一个权重向量;在检测阶段,所有的特征图乘以权重向量得到自顶向下的显著性图;自顶向下和自底向上的显著性图融合生成全局显著性图。实验结果表明当目标和背景不是总成对出现时,该方法的检测结果优于Navalpakkam模型和Frintrop模型的检测结果。     

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。     

基于低秩矩阵恢复的视觉显著性目标检测与细化

基于低秩矩阵恢复(low-rank matrix recovery,LRMR)的显著性目标检测模型将图像特征分解为与背景关联的低秩分量和与显著性目标相关联的稀疏分量,并从稀疏分量中获得显著性目标.现有的显著性检测方法很少考虑低秩分量与稀疏分量之间的相互关系,导致检测的显著性目标零散或不完整.为此,提出基于低秩矩阵恢复的显著性目标检测与细化方法来规避该限制.首先,所提方法采用ell_1范数稀疏约束和拉普拉斯正则项对初始显著图进行计算;在显著性细化阶段,由于非局部的ell_0优化可以有效地对显著性区域及其邻接区域之间的相互关系进行建模,结合初始显著图,采用非局部ell_0梯度优化,最小化显著性区域中显著值的变化,从而保证显著性目标的完整性.在4个显著性目标检测数据集上进行实验,通过实验结果验证所提算法的优越性.     

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。     

多角度融合的RGB-D显著检测

显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-D显著检测方法。此方法主要包括三个部分,首先,构建颜色深度特征融合的图模型,为显著计算提供准确的相似度关系;其次,利用区域的紧密度进行全局和局部融合的显著计算,得到相对准确的初步显著图;最后,利用边界连接权重和流形排序进行背景和前景融合的显著优化,得到均匀平滑的最终显著图。在RGBD1000数据集上的实验对比显示,所提出的方法超越了当前流行的方法,表明多个角度互补关系的融合能够有效提高显著检测的准确率。     

动态背景下空时特性均显著的运动目标检测

从序列图像中提取变化区域是运动检测的主要作用,动态背景的干扰严重影响检测结果,使得有效性运动检测成为一项困难工作。受静态图像显著性检测启发,提出了一种新的运动目标检测方法,采用自底向上与自顶向下的视觉计算模型相结合的方式获取图像的空时显著性：先检测出视频序列中的空间显著性,在其基础上加入时间维度,利用改进的三帧差分算法获取具有运动目标的时间显著性,将显著性目标的检测视角由静态图像转换为空时性均显著的运动目标。实验和分析结果表明：新方法在摄像机晃动等动态背景中能较准确检测出空时均显著的运动目标,具有较高的鲁棒性。     

基于自适应背景模板与空间先验的显著性物体检测方法

目前,显著性检测已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点,但现有的显著性检测算法大多无法有效检测出位于图像边缘的显著性物体.针对这一问题,本文提出了基于自适应背景模板与空间先验的显著性物体检测方法,共包含三个步骤:第一,根据显著性物体在颜色空间上具有稀有性,获取基于自适应背景模板的显著图.将图像分割为超像素块,提取原图的四周边界作为原始背景区域.利用设计的自适应背景选择策略移除原始背景区域中显著的超像素块,获取自适应背景模板.通过计算每个超像素块与自适应背景模板的相异度获取基于自适应背景模板的显著图.并采用基于K-means的传播机制对获取的显著图进行一致性优化;第二,根据显著性物体在空间分布上具有聚集性,利用基于目标中心优先与背景模板抑制的空间先验方法获得空间先验显著图.第三,将获得的两种显著图进行融合得到最终的显著图.在公开数据集MSRA-1000、SOD、ECSSD和新建复杂数据集CBD上进行实验验证,结果证明本文方法能够准确有效地检测出图像中的显著性物体.