基于矩形波谱分析的图像显著性检测

作     者：杨溢 盛斌 吴雯 马利庄 YANG Yi;SHENG Bin;WU Wen;MA Lizhuang

作者机构：上海交通大学计算机科学与工程系上海200140 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190 澳门大学科技学院电脑与资讯科学系澳门999078 

出 版 物：《浙江大学学报（理学版）》 (Journal of Zhejiang University（Science Edition）)

年 卷 期：2015年第42卷第1期

页      面：1-8页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：973计划资助(2011CB302203) 国家自然科学基金资助项目(61202154 61133009) 浙江大学CAD/CG国家重点实验室开放课题(A1401) 中科院自动化所模式识别国家重点实验室开放基金项目 澳门大学科研基金项目(MYRG150(Y3-L2)/FST11/WW) 上海市科委项目资助(13511505000) 上海市浦江人才计划(13PJ1404500) 

主　　题：显著性检测 矩形波 谱分析 响应矩阵 

摘      要：在计算机图形学与多媒体技术领域,显著性检测具有广泛的应用,已成为许多工作重要的一步.大量计算机图形学与多媒体技术工作(如图像分割、图像标记、视频跟踪)依赖于精确的显著性图.然而,现有的大多数显著性检测算法所得到的结果存在较大缺陷:如边界不明晰、召回率过低等.提出了一种基于矩形波谱分析的显著性检测算法,将图像分块,分别与预先设定好的矩形波构成的模板进行卷积运算,依据所得到的响应,评价某一区域与周围区域的差异性以及在全局中的独特性,赋予其相应的显著性值.通过在不同数据集上的大量实验证明,与现有的大部分显著性检测算法相比,本方法不仅有较高的准确率-召回率,且在得到的显著性图中,具有更明晰的边界.