【摘 要】
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传统显著性方法仅能检测出目标物体的边缘或角点等方面信息,无法完整分割出显著物体整体。为解决以上问题,论文考虑以超像素为基本处理单元,而不是仅仅计算单个像素点信息,通
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传统显著性方法仅能检测出目标物体的边缘或角点等方面信息,无法完整分割出显著物体整体。为解决以上问题,论文考虑以超像素为基本处理单元,而不是仅仅计算单个像素点信息,通过综合考虑相邻超像素之间的紧致性及颜色关系等因素,优化得到超像素级显著图。其次,通过似物性计算目标物体粗糙检测区域作为位置信息。最后通过贝叶斯框架融合各部分先验信息,计算得到最终的显著物体后验概率,并以此为优化后的似物性方法评分标准,最终检测出显著物体。在标准公开数据集MSRA上的实验结果表明论文超像素级显著图精度明显高于其他8种传统显著性算法
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