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摘要
为提高显著性检测模型生成显著图时的准确率和对比度,提出一种基于边界和中心关系的显著性检测方法。对图像进行引导滤波平滑处理并利用SLIC实现超像素分割,根据中心点和边界点的关系计算超像素块的显著度,通过伽马变换背景抑制得到显著图1。利用边界点和中心点的关系得到种子点,改进流行排序算法,通过伽马变换背景抑制得到显著图2。将2幅显著图在像素级上进行融合,以得到最终显著图。实验结果表明,相对COV、DSR和GR等方法,该方法的F-Measure、E-Measure及MAE指标值更优,且能够提升背景抑制效果。
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