【摘 要】
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为了提取更加准确均匀的显著目标区域,论文提出改进的结合纹理特征超像素分割的显著性检测算法。首先,结合纹理特征对图像进行超像素分割;然后通过边界连通性得到初始背景超
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为了提取更加准确均匀的显著目标区域,论文提出改进的结合纹理特征超像素分割的显著性检测算法。首先,结合纹理特征对图像进行超像素分割;然后通过边界连通性得到初始背景超像素,利用K-means算法对背景超像素进行优化后计算其权值;最后计算基于背景先验的超像素颜色特征差异显著度,再对其进行多尺度优化得到最终显著图。在MSRA10K和ECSSD1000大型数据集上,将论文算法与其他几种算法进行对比测试,实验结果表明论文算法综合性能优于其他几种算法,适用性和鲁棒性更强。
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