计算机工程

作者：郭伟, 洪倩

单位：辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105

关键词：显著性检测,边界中心关系,超像素,流行排序,引导滤波

基金：国家自然科学基金（61172144）；辽宁省教育厅科学技术研究项目（LJ2017QL032）。

为提高显著性检测模型生成显著图时的准确率和对比度，提出一种基于边界和中心关系的显著性检测方法。对图像进行引导滤波平滑处理并利用SLIC实现超像素分割，根据中心点和边界点的关系计算超像素块的显著度，通过伽马变换背景抑制得到显著图1。利用边界点和中心点的关系得到种子点，改进流行排序算法，通过伽马变换背景抑制得到显著图2。将2幅显著图在像素级上进行融合，以得到最终显著图。实验结果表明，相对COV、DSR和GR等方法，该方法的F-Measure、E-Measure及MAE指标值更优，且能够提升背景抑制效果。

来源：2020年第6期

《计算机工程》期刊编辑部

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