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摘要
针对现有方法处理包含多个显著目标以及显著目标的某些区域与背景区域对比不明显的场景所得显著图不够精细,甚至会丢失某些显著性区域的不足,本文提出了一种结合相机阵列选择性光场重聚焦的显著性检测方法。选用光场数据集,利用同一场景的多幅视点图像,首先对中心视点图像进行结合超分辨率的重聚焦渲染;然后利用基于图的显著性检测方法提出结合全局和局部平滑度约束的传播模型以防止错误标签传播,得到的显著性粗图经过目标图的细化后最终输出精细的检测结果。另外,对于包含多个显著目标的场景,通过选择对场景中某一深度层进行重聚焦,同时对其他深度层产生不同程度的模糊,可以更精确、细致地检测出位于该深度层上的显著目标,一定程度上实现了可选择的显著性检测。在4D光场数据集上进行了实验,结果表明:本文提出的方法所得显著图与真值图之间的平均绝对误差的均值为0.212 8,较现有方法有所降低,检测结果包含更丰富的显著性目标信息,改善了现有显著性检测方法的不足。
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