基于相似擴(kuò)散的圖像顯著區(qū)域協(xié)同檢測(cè)方法研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺中，對(duì)于像素級(jí)的圖像的物體識(shí)別，定位和顯著性檢測(cè)方法的提速，可以通過將原本像素級(jí)的方法應(yīng)用到超像素級(jí)，從而達(dá)到更快，更好的完成算法的任務(wù)。本文提出一種網(wǎng)格超像素的計(jì)算方法，可以同時(shí)保證超像素的形狀規(guī)則，大小均一和超像素之間定義合理的鄰接關(guān)系，使得像素級(jí)的圖像算法，應(yīng)用到超像素級(jí)上，并達(dá)到更好，更快的效果。
　　對(duì)于在圖像對(duì)（即，有著相同物體的兩幅圖像）中，協(xié)同顯著性檢測(cè)是用于檢測(cè)感知顯著區(qū)域的非常重要的技術(shù)。在本文中，

2、我們提出一種基于超像素的相似性傳播的自完備的顯著性協(xié)同檢測(cè)算法，首先，對(duì)于兩幅圖像中的所有的超像素，建立圖像內(nèi)部的超像素之間和圖像之間的超像素之間的相似性圖模型；然后，對(duì)圖像之間的超像素間的相似性圖模型部分應(yīng)用二部圖匹配算法，產(chǎn)生可靠的且稀疏的相似性匹配；而后，對(duì)于整體的相似性圖模型應(yīng)用并行化的全點(diǎn)對(duì)SimRank算法進(jìn)行相似度擴(kuò)散，更新超像素相似度圖模型；最后，我們基于兩種協(xié)同顯著性的度量準(zhǔn)則：前景一致性準(zhǔn)則和局部聚合性準(zhǔn)則產(chǎn)生最終的