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目的 在显著物体检测算法发展过程中,基准数据集发挥了重要作用。然而,现有基准数据集普遍存在数据集偏差,难以充分体现不同算法的性能,不能完全反映某些典型应用的技术特点。针对这一问题,本文对基准数据集的偏差和统计特性展开定量分析,提出针对特定任务的新基准数据集。方法 首先,讨论设计和评价数据集时常用的度量指标;然后,定量分析基准数据集的统计学差异,设计新的基准数据集MTMS300(multiple targets and multiple scales);接着,使用基准数据集对典型视觉显著性算法展开性能评估;最后,从公开基准数据集中找出对多数非深度学习算法而言都较为困难(指标得分低)的图像,构成另一个基准数据集DSC(difficult scenes in common)。结果 采用平均注释图、超像素数目等6种度量指标对11个基准数据集进行定量分析,MTMS300数据集具有中心偏差小、目标面积比分布均衡、图像分辨率多样和目标数量较多等特点,DSC数据集具有前景/背景差异小、超像素数量多和图像熵值高的特点。使用11个基准数据集对18种视觉显著性算法进行定量评估,揭示了算法得分和数据集复杂度之间的相关性,并在MTMS300数据集上发现了现有算法的不足。结论 提出的两个基准数据集具有不同的特点,有助于更为全面地评估视觉显著性算法,推动视觉显著性算法向特定任务方向发展。 相似文献
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目的 基于超像素分割的显著物体检测模型在很多公开数据集上表现优异,但在实际场景应用时,超像素分割的数量和大小难以自适应图像和目标大小的变化,从而使性能下降,且分割过多会耗时过大。为解决这一问题,本文提出基于布尔图和灰度稀缺性的小目标显著性检测方法。方法 利用布尔图的思想,提取图像中较为突出的闭合区域,根据闭合区域的大小赋予其显著值,形成一幅显著图;利用灰度稀缺性,为图像中的稀缺灰度值赋予高显著值,抑制烟雾、云、光照渐晕等渐变背景,生成另一幅显著图;将两幅显著图融合,得到具有全分辨率、目标突出且轮廓清晰的显著图。结果 在3个数据集上与14种显著性模型进行对比,本文算法生成的显著图能有效抑制背景,并检测出多个小目标。其中,在复杂背景数据集上,本文算法具有最高的F值(F-measure)和最小的MAE(mean absolute error)值,AUC(area under ROC curve)值仅次于DRFI(discriminative regional feature integration)和ASNet(attentive saliency network)模型,AUC和F-measure值比BMS(Boolean map based saliency)模型分别提高了1.9%和6.9%,MAE值降低了1.8%;在SO200数据集上,本文算法的F-measure值最高,MAE值仅次于ASNet,F-measure值比BMS模型提高了3.8%,MAE值降低了2%;在SED2数据集上,本文算法也优于6种传统模型。在运行时间方面,本文算法具有明显优势,处理400×300像素的图像时,帧频可达12帧/s。结论 本文算法具有良好的适应性和鲁棒性,对于复杂背景下的小目标具有良好的显著性检测效果。 相似文献
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基于密度峰值搜索聚类的超像素分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种新的基于密度峰值搜索聚类的超像素分割算法.首先在图像平面内的局部区域内估计像素的局部密度.其次为每个像素寻找一个距离最近的大密度像素并计算两个属性:距离和归属.之后根据距离和归属将所有像素组织成一个归属关系树,该树反映了像素之间的归属关系.然后选择局部密度和距离较大的像素作为超像素的种子,并标记在归属关系树中.最后在归属关系树中搜索距离每个像素最近的超像素种子为其分配标记,实现超像素分割.该算法有两个优势:超像素分割过程无需迭代优化,计算速度非常快;可以精确控制超像素的数目和大小,使用灵活.与其它9种同类算法的对比实验表明:文中算法在边缘召回率、欠分割误差、可达分割精度、计算和存储复杂性方面表现出比较优越的性能. 相似文献
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为支持光学复眼早期构型设计验证与前端(光学图像采集部分)、后端(图像处理部分)平行开发,本文设计了一种航空器光学复眼仿真测试系统。该系统由视景仿真子系统、复眼仿真子系统、仿真管理子系统、航空器飞行仿真子系统四部分组成,以光学复眼的信息处理机为被测实物对象,具备复眼图像仿真、飞行仿真、算法软件测试等功能。通过测试实验,该仿真测试系统的图像仿真几何精准度、图像注入信息处理机的实时性、仿真闭合回路的完整性得到验证,能为研究者评估复眼构型设计、优化图像处理算法、测试算法软件提供工具支撑。 相似文献
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