幂律变换和IGLC算法的显著性目标检测方法

针对显著性检测方法生成显著图存在对比度低、目标区域细节不明显、检测区域不准、背景抑制效果不足的问题，提出幂律变换和IGLC算法的显著性目标检测方法。利用幂律变换函数优化IG算法，彻底抑制显著图的背景区域。经二值化处理的显著图在原图像分割，得到感兴趣目标分割图；LC算法优化感兴趣目标分割图，得到细节佳的显著图；利用自适应烟花算法增强显著目标区域的对比度，生成最终的显著图。对标准测试数据集MSRA10K和PASCAL-S数据集中的图像进行显著性目标检测实验，且与目前较流行的6种显著性目标检测方法进行主观和客观的对比分析，分析结果均优于对比方法。该算法得到的显著图既具有对比度和细节增强的效果，又具有背景抑制效果更好的优点。     

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.     

层次图融合的显著性检测

显著性目标检测在物体分割、自适应压缩和物体识别等领域有众多应用,从自然场景中准确检测出最重要的区域一直是个挑战。针对现有的基于图的流形排序算法,因忽略特征的空间信息而导致检测准确率不高的问题,提出了一种基于流形排序的多尺度显著性检测算法。首先对原始图像进行多尺度下的超像素分解。然后利用边界先验,根据流形排序算法计算查询点与其余结点的相关度排序。最后通过构建图模型,从多层结构中分析显著性线索,对显著图进行融合得到最终结果。在ASD、CSSD、ECSSD和SOD数据集上,同9种流形算法进行对比实验,结果表明该算法在保持高查全率的同时也提高了准确率。     

利用背景先验的显著性检测算法

目的 针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法。方法 首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素。然后,在每种尺度下根据各超像素之间的特征差异估计背景,提取背景区域,获取背景先验知识。根据背景先验计算各超像素的显著性,得到显著图。最后,将不同超像素尺度下的显著图进行融合得到最终显著图。结果 在公开的MASR-1000、ECSSD、SED和SOD数据集上进行实验验证,并和目前流行的算法进行实验对比。本文算法的准确率、召回率、F-Measure以及平均绝对误差均在4个数据集上的平均值分别为0.718 9、0.699 9、0.708 6和0.042 3,均优于当前流行的算法。结论 提出了一种新的显著性检测算法,对原始图像进行多尺度分析,利用背景先验计算视觉显著性。实验结果表明,本文算法能够完整、准确地检测显著性区域,适用于自然图像的显著性目标检测或目标分割应用。     

基于边界框标注的弱监督显著性目标检测算法

针对以往的弱监督显著性目标检测算法存在的显著目标定位不准确问题，提出一种基于边界框标注的弱监督显著目标检测算法。所提算法利用图像中所有目标的最小外接矩形框，即边界框，作为监督信息。首先基于边界框标注和GrabCut算法生成初始显著图；然后在此基础上设计了一个缺失修正模块，以得到优化后的显著图；最后结合传统方法和深度学习方法各自的优势，将优化后的显著图作为伪真值，通过神经网络学习一个显著性目标检测模型。在4个公开数据集上与6种无监督、4种弱监督的显著性检测算法进行比较的实验结果显示，所提算法在所有数据集上的最大F度量值（Max-F）和平均绝对误差（MAE）均明显优于对比算法：与同样基于边界框标注的弱监督方法SBB(Saliency Bounding Boxes)相比，所提算法的标注方法更简单，在ECSSD、DUTS-TE、HKU-IS、DUT-OMRON等4个数据集上进行实验，Max-F分别提高了1.82%、4.00%、1.27%和5.33%,MAE分别降低了13.89%、15.07%、8.77%和13.33%。可见，所提算法是一种具有良好检测性能的弱监督显著目标检测算法。     

基于频域多尺度分析的显著性检测

针对现有显著性检测方法得到的显著区域不完整以及缺乏生物学依据的不足,提出一种基于频域多尺度分析的图像显著性检测方法.首先利用小波变换将输入图像的离散余弦变换(DCT)系数的幅度谱进行多尺度分解,计算得到多尺度下的空间域视觉显著图,然后依据显著性评价函数选出较优显著图,最后以自适应权重合成输入场景的视觉显著图.对不同类型数据集进行实验,包括心理物理学模板数据集、人眼注视轨迹数据集及显著目标分割数据集(包括ASD和ECSSD数据集),该方法对于多类型数据集在P-R曲线、ROC曲线及AUC指标等客观评价标准上均取得较高精确度,且在计算速度统计中计算较快,表明该方法优于其他经典的显著性检测方法.     

一种前景和背景提取相结合的图像显著性检测

为了获得更加精细化的显著目标检测结果,提出一种结合前景和背景信息的图像显著目标检测算法,将自底向上的粗糙显著区域提取和基于流形查询的自顶向下背景权重图的计算整合到统一的优化框架内.粗糙显著图主要融合了更符合生物心理学规则的局部对比图、频率先验图和全局颜色分布图这3个先验图;在背景权重图的计算中,首先根据超像素分割图构建一个无向图的邻接矩阵,然后基于边界背景先验知识选择位于图像边界的一些超像素作为初始流形查询向量进行图节点间关联度的传播计算,得到背景权重图.在MSRA1000和ECSSD这2个基准数据集上与当前主要的10种算法进行了对比实验,结果体现了文中算法的优异性.     

基于多算法融合的破损陶瓷绝缘子图像识别与检测方法

为了提高输电线路安全稳定运行,在传统检测绝缘子缺陷的基础上,提出一种多算法融合的破损陶瓷绝缘子检测方法。基于FASTER-RCNN算法,将拍摄到的绝缘子图像进行训练,得到绝缘子串具体位置,并改进SBGFRLS（线性自适应滤波）算法,实现对瓷绝缘子破损的精确识别。首先利用FASTER-RCNN算法,选择Faster R-CNN网格作为检测器,识别出利用无人机拍摄得到的图像中的绝缘子串所在位置;然后,利用SVM（支持向量机)算法对绝缘子图像进行粗分割,得到粗分割后的绝缘子缺陷识别图,再在粗分割的基础上,运用改进的SBGFRLS算法对图像中的绝缘子进行精确识别,得到破损绝缘子定位图。实验结果表明,得到的绝缘子破损识别图可以验证该改进算法的可行性和有效性。     

多尺度分割先验迭代重加权低秩恢复显著性检测

目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K（Microsoft Research Asia 10K）、SOD（salient object detection dataset）和ECSSD（extended complex scene saliency dataset）数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC（area under ROC（receiver operating characteristic）curve）和F-measure值,MAE（mean absolute error）值仅次于SMD（structured matrix decomposition）算法和RBD（robust back ground detection）算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA（robust principal component analysis）分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC（smoothness constraint）算法和GBVS（graph-based visual salieney）算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs（hierarchical co-salient object detection via color names）2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。     

基于多图流形排序的图像显著性检测

针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图（K nearest neighbor graph）模型和K正则图（K regular graph）模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文提出的算法与当前流行的14种算法进行对比,实验结果显示本文算法能够完整地检测出显著目标,并且显著目标内部均匀光滑.     

全局孤立性和局部同质性图表示的随机游走显著目标检测算法

目前的显著性检测算法主要依赖像素间的相互对比,缺乏对显著目标自身特性的分析理解. 依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标全局孤立性和局部同质性的 随机游走显著目标检测算法,将视觉显著性检测公式化为马尔科夫随机游走问题. 首先将输入图像进行分块,根据像素块之间颜色特征和方向特征的相似性确定边的权重, 从而构建图模型;然后通过全连通图搜索提取全局特性,突出全局较孤立的区域; 同时通过k-regular图搜索提取局部特性,增强局部较均匀的区域;最后将全局特性和局部 特性相结合得到显著图,进而确定感兴趣区域位置. 实验结果表明,相比于其他两种具有代表性的算法,所提方法检测结果更加准确、合理, 证明该算法切实可行.     

基于图像显著性检测的图像分割

图像分割在许多图像处理和机器视觉问题中是一个非常重要的过程,是将一幅图分割成几个显著的区域,然而不能将其中最显著的目标直接分割出来,需要进一步处理。为此本文采用显著性检测的算法实现了对目标的分割。显著性区域检测可以应用于目标检测、图像检索、图像分割等机器视觉问题。使用杨等人提出的基于图论的流形排序算法检测显著性算法得到显著性图,再结合mean-shift分割算法,实现了对视觉显著性目标分割提取,可获得可观的图像分割结果,并将此算法应用到了森林火灾检测中,能对图像中的火焰部分进行有效的分割提取。     

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。     

不规则像素簇显著性检测算法

目的 显著性检测领域的研究重点和难点是检测具有复杂结构信息的显著物体。传统的基于图像块的检测算法,主要根据相对规则的图像块进行检测,计算过程中不能充分利用图像不规则的结构和纹理的信息,对算法精度产生影响。针对上述问题,本文提出一种基于不规则像素簇的显著性检测算法。方法 根据像素点的颜色信息量化颜色空间,同时寻找图像的颜色中心,将每个像素的颜色替代为最近的颜色中心的颜色。然后根据相同颜色标签的连通域形成不规则像素簇,并以连通域的中心为该簇的位置中心,以该连通域对应颜色中心的颜色为该簇整体的颜色。通过像素簇的全局对比度得到对比度先验图,利用目标粗定位法估计显著目标的中心,计算图像的中心先验图。然后将对比度先验图与中心先验图结合得到初始显著图。为了使显著图更加均匀地突出显著目标,利用图模型及形态学变化改善初始显著图效果。结果 将本文算法与5种公认表现最好的算法进行对比,并通过5组图像进行验证,采用客观评价指标精确率—召回率（precision-recall,PR）曲线以及精确率和召回率的调和平均数F-measure进行评价,结果表明本文算法在PR曲线上较其他算法表现良好,在F-measure方面相比其他5种算法均有00.3的提升,且有更佳的视觉效果。结论 本文通过更合理地对像素簇进行划分,并对目标物体进行粗定位,更好地考虑了图像的结构和纹理特征,在显著性检测中有较好的检测效果,普适性强。     

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。     

结合超像素和直方图阈值的显著区域检测算法

由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,计算每个超像素的平均显著度值,并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图,利用新显著图的直方图将显著图二值化以确定显著目标,利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验结果表明,在不同的显著图上,所提算法能有效检测显著区域,在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优于现有算法。     

基于蚁群优化算法的弱光图像显著性目标检测

近年来,显著性目标检测受到工业界和学术界的大量关注,成为了计算机视觉领域中一项重要的基础研究,该问题的解决有助于各类视觉任务取得突破性进展。尽管针对可见光场景的显著性检测工作已经取得了有效成果,但如何在信噪比偏低、可用有效信息匮乏的弱光图像中提取边界清晰、内部结构准确的显著性目标,仍然是具有挑战性的难题。针对弱光场景下显著性目标检测存在边界模糊、结构不完整等造成准确率较低的问题,提出基于蚁群优化（ACO）算法的显著性检测模型。首先,通过多尺度超像素分割将输入图像转换为具有不同节点的无向图;其次,基于最优特征选择策略来更充分地获取低对比度弱光图像中所包含的更多显著目标的特征信息,并摒弃冗余的噪声信息;然后,引入空间对比度策略用于探索弱光图像中具有相对较高对比度的全局显著性线索。而为了在低信噪比情况下也能获取准确的显著性估计,利用ACO算法对显著图进行优化。通过在3个公共数据集（MSRA、CSSD和PASCAL-S）以及夜间弱光图像（NI）数据集上进行实验,可以看出,所提模型在3个公共数据集上的曲线下面积（AUC）值分别达到了87.47%、84.27%和81.58%,在NI数据集上的AUC值比排名第2的低秩矩阵恢复（LR）模型提高了2.17个百分点。实验结果表明,相较于11种主流的显著性检测模型,所提模型具有结构更准确且边界更清晰的检测效果,有效抑制了弱光场景对显著性目标检测性能的干扰。     

Saliency and KAZE features assisted object segmentation

In this paper, we propose an unsupervised salient object segmentation approach using saliency and object features. In the proposed method, we utilize occlusion boundaries to construct a region-prior map which is then enhanced using object properties. To reject the non-salient regions, a region rejection strategy is employed based on the amount of detail (saliency information) and density of KAZE keypoints contained in them. Using the region rejection scheme, we obtain a threshold for binarizing the saliency map. The binarized saliency map is used to form a salient superpixel cluster. Finally, an iterative grabcut segmentation is applied with salient texture keypoints (SIFT keypoints on the Gabor convolved texture map) supplemented with salient KAZE keypoints (keypoints inside saliency cluster) as the foreground seeds and the binarized saliency map (obtained using the region rejection strategy) as a probably foreground region. We perform experiments on several datasets and show that the proposed segmentation framework outperforms the state of the art unsupervised salient object segmentation approaches on various performance metrics.