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题名基于深度选择性差异及背景先验的显著性检测
被引量:2
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作者
付利华
李灿灿
崔鑫鑫
王丹
彭硕
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机构
北京工业大学信息学部
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期838-852,共15页
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基金
北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划资助项目(CIT&TCD201504025)
北京市自然科学基金资助项目(4173072)
北京工业大学基础研究基金资助项目(040000546317523)
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文摘
为了解决基于二维图像的显著性检测方法中出现的光噪声、前景背景相似、多目标遮挡等问题,有效地突出显著区域并抑制背景区域,基于颜色、深度信息提出一种基于深度选择性差异及背景先验的显著性检测模型.首先,根据深度图质量进行颜色以及深度特征所占比例的调节;其次,依据深度图的内在特性,计算图像的基于深度选择性差异的显著性;然后,基于所获取的边界背景集合和基于深度先验的背景集合,计算图像的基于背景先验的显著性;最后,对前期得到的2个显著图进行融合及调整,并对显著图进行优化,得到最终的显著性检测结果.实验结果表明,该模型能较好地反映颜色以及深度信息对显著性检测的影响,计算结果更符合人类视觉.
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关键词
三维视觉信息
显著性检测
深度选择性差异
背景先验
深度图
边界连通性
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Keywords
three-dimensional visual information
saliency detection
depth selective difference
background prior
depth map
boundary connectivity
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分类号
U461
[机械工程—车辆工程]
TP308
[交通运输工程—载运工具运用工程]
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