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基于颜色先验的显著性物体检测
引用本文:张绳富,董蓉,李勃. 基于颜色先验的显著性物体检测[J]. 现代制造工程, 2019, 0(4): 122-128
作者姓名:张绳富  董蓉  李勃
作者单位:南京大学电子科学与工程学院,南京,210046;南通大学电子与信息学院,南通,226019
摘    要:传统的显著性检测算法主要基于中心先验、边界先验建立检测模型,但是在实际应用中,这些先验信息不一定都适用,比如机器视觉领域很多图像显著性区域位于图像边界,因此针对传统显著性算法的缺点,根据实际应用需求提出基于颜色先验和高斯混合模型的算法,不需要局限于中心和边界先验。首先通过高斯混合模型在Lab颜色空间根据颜色将图像中的像素聚类,根据颜色先验和结构相似性算法将子高斯模型分为前景子高斯模型和背景子高斯模型,此时的分割结果比较粗糙、噪点较多,通过条件随机场对此进行优化,获得最终的边界准确度较高的显著性区域。所述算法直接通过高斯混合模型对像素进行聚类,没有利用中心、边界先验,应用高斯混合模型保证获得准确稳定的边界,能够检测位于边界的显著性区域,与传统的显著性检测算法相比准确度更高。

关 键 词:颜色先验  显著性检测  高斯模型  条件随机场  结构相似性

Detecting significance objects based on color a priori
Zhang Shengfu,Dong Rong,Li Bo. Detecting significance objects based on color a priori[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2019, 0(4): 122-128
Authors:Zhang Shengfu  Dong Rong  Li Bo
Affiliation:(School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210046, China;School of Electronics and Information,Nantong University,Nantong 226019,Jiangsu,China)
Abstract:Zhang Shengfu;Dong Rong;Li Bo(School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210046, China;School of Electronics and Information,Nantong University,Nantong 226019,Jiangsu,China)
Keywords:color priors  saliency detection  Gaussian model  conditional random field  structural similarity
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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