基于Faster R-CNN的显著性目标检测方法

显著性目标检测成为计算机视觉领域中的研究热点问题之一，但目前的方法在面对前景和背景对比度不强及复杂背景的图像时，较难取得好的检测效果。融合多尺度超像素分割方法，提出一种在背景信息相对复杂的场景中基于Faster R-CNN的显著性目标检测方法。首先对图像进行多尺度超像素分割，同时利用Faster R-CNN对图像进行目标检测，根据似物性特点对超像素进行显著性筛选，得到初始目标位置特征后进行显著性检测及优化，最后使用元胞自动机方法对多尺度超像素显著性图进行融合。通过在特定类数据集进行实验，与已有典型显著性检测进行对比分析，验证了本文方法在背景复杂的图像中可提升显著性目标检测的精度。     

基于背景先验与低秩恢复的显著性目标检测方法

显著性检测是指计算机通过算法自动识别出图像中的显著性目标，广泛应用于目标识别、图像检索与图像分类等领域。针对现有基于稀疏与低秩矩阵恢复的显著性检测模型中低秩转换矩阵的获取、前景稀疏矩阵的处理以及超像素块之间的关系，需对现有的稀疏与低秩矩阵恢复模型进行优化，使之更好地适用于图像的显著性检测。首先，根据背景的对比度和连通度原则获取图像低秩的背景字典，采用3种尺度分割图像的多个特征矩阵获得图像的前景稀疏矩阵；其次，通过计算邻居像素点之间的影响因子矩阵与置信度矩阵对显著图的结果进行结构约束，并且采用稀疏与低秩矩阵恢复模型对图像进行显著性检测；最后，利用K-means聚类算法的传播机制优化得到的显著图。在公开数据集上进行实验验证,结果证明本文方法能够准确有效地检测出显著性目标。