控制与决策

作者：翟继友,周静波,霍瑛

单位：南京工程学院计算机工程学院,南京211167,,南京工程学院计算机工程学院,南京211167,,南京工程学院计算机工程学院,南京211167,

关键词：显著目标;前景优化; 概率质量函数; 显著性检测;线索

基金：国家自然科学青年基金项目(61802174)；江苏省高教学会评估项目(2018-C09)；南京工程学院高等教育研究项目(2017YB15).

为了对图像中的显著目标进行更精确的识别,提出一种基于前景优化和概率估计的区域显著性检测算法.所提出算法主要包括前景与背景线索选择、前景线索优化及基于概率估计的显著性区域检测3部分.首先,采用简单线性迭代聚类算法对图像进行初始分割;然后,分别检测图像的背景线索和前景线索,并利用背景线索对前景线索进行优化;最后,采用概率估计算法分别对基于背景线索和优化后前景线索进行显著性区域检测,并对两者结果进行融合.对比实验表明,所提出算法相比其他算法取得了较高的查准率,具有较好的检测性能.

来源：2021年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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