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文檔簡介
1、隨著社會的發(fā)展，圖像的顯著性檢測算法已經(jīng)應(yīng)用到了很多領(lǐng)域，如目標(biāo)識別，圖像壓縮，視頻檢索等。不同于傳統(tǒng)的表達(dá)方式，本文從不同的角度描述了三種顯著性先驗，并結(jié)合改進(jìn)的HITS算法，提出了一種新的圖像顯著性檢測模型。
本文提出的算法由三部分組成。首先，在現(xiàn)有的輪廓檢測算法BSR的基礎(chǔ)上，提出了一種自適應(yīng)的閾值選擇算法，從而實(shí)現(xiàn)了圖像分割。其次，本文以圖像分割為基本處理單元，分別從不同的角度描述了對比度先驗、位置先驗和形狀先驗。不同
2、于傳統(tǒng)的表述方式，對比度先驗是通過與相鄰分割的差異度和與不相鄰分割的相似度之間的比來表示的:位置先驗是結(jié)合圖像的中心位置、距離圖像四個邊的最短距離以及和圖像邊界的重合度來表示的;形狀先驗是通過分割的輪廓強(qiáng)度來表示的。最后，利用改進(jìn)的HITS算法解決先驗檢測中的獨(dú)立性的問題，從而實(shí)現(xiàn)了檢測目標(biāo)更均勻和矯正部分錯誤檢測的功能。
本文在國際公開的MSRA-1000的圖像庫上，與現(xiàn)有的一些優(yōu)秀的顯著性檢測算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗結(jié)果證明了
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