基于SNIC超像素融合纹理特征和上下文内容的显著性目标检测算法

针对显著性目标检测算法在面对复杂场景图像时存在背景错误凸显和不能凸显纹理细节的问题，提出一种改进的基于SNIC超像素融合纹理特征和上下文内容的显著性目标检测算法。对图像进行SNIC超像素分割，基于超像素的距离、颜色得到超像素显著图；利用LBP算子得到图像的纹理显著图，将超像素显著图以及纹理显著图结合得到初级显著图，最后将初级显著图与CA模型下的显著图融合，得到最终显著图。基于MSRA10K数据集将该文算法与其他5种算法进行对比测试。结果表明：该文所提出的算法与其他现有的显著目标检测算法相比，该文算法可有效抑制相似背景的干扰，突出目标区域的纹理信息，并且具有较高的准确度和稳定性。