基于对比度滤波的显著区域检测-SF(Saliency Filters: Contrast Based Filtering for Salient Region Detection)
2017-07-03 15:19
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抽象化:将图像分解成由其平均颜色表示的紧凑,感知均匀的元素。 元素保存相关结构,并抽出不需要的细节。
唯一性:在某些方面从其他地区脱颖而出的区域引起了我们的注意,因此应该更加突出。 因此,我们测量每个元素的唯一性/稀有度Ui:
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202009/06/193a648c30c17f913f8d6bef26228f3d)
分布:理想地,属于背景的颜色将分布在呈现高空间方差的整个图像上,而前景对象通常更紧凑。 因此,我们测量每个元素的空间分布Di:
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202009/06/53100e5f05fea221e28275f30e49f9e5)
显著图:其周围图像元素的显着性Sj的线性组合。 Sj是唯一性和分布的组合。 通过选择高斯权重,我们确保上采样过程既是局部的,也是颜色敏感的。
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202009/06/0f2204f70de57904db3e8db8caf15cda)
实现:由于我们将上述对比度度量值作为高维高斯滤波器,我们可以在相同的滤波框架中高效地评估高位滤波器,using a pe
4000
rmutohedral lattice embedding.
抽象化:将图像分解成由其平均颜色表示的紧凑,感知均匀的元素。 元素保存相关结构,并抽出不需要的细节。
唯一性:在某些方面从其他地区脱颖而出的区域引起了我们的注意,因此应该更加突出。 因此,我们测量每个元素的唯一性/稀有度Ui:
分布:理想地,属于背景的颜色将分布在呈现高空间方差的整个图像上,而前景对象通常更紧凑。 因此,我们测量每个元素的空间分布Di:
显著图:其周围图像元素的显着性Sj的线性组合。 Sj是唯一性和分布的组合。 通过选择高斯权重,我们确保上采样过程既是局部的,也是颜色敏感的。
实现:由于我们将上述对比度度量值作为高维高斯滤波器,我们可以在相同的滤波框架中高效地评估高位滤波器,using a pe
4000
rmutohedral lattice embedding.
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