显著目标检测旨在快速地辨别自然图像的显著区域.为了更完整地将图像的显著区域与背景分离,根据低秩恢复理论提出基于迹表示和正则化的显著目标检测算法.首先将核范数替换为矩阵的迹表示以获取更低秩的解;然后在模型中加入拉普拉斯正则化项,减少稀疏矩阵和低秩矩阵的联系;最后将位置、颜色和边界连接先验整合成权重矩阵,融入到矩阵分解模型中.在Matlab平台下的MSRA1K, SOD, ECSSD和iCoseg这4个数据集上与13种算法进行比较的实验结果表明,该算法优于其他算法.
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