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显著性目标分割旨在提取图像场景中最显著的目标成分。在以往算法中,人们往往基于图像自身的显著要素如对比度、边界背景性等设计低层次人工特征或者深度语义特征进行显著性目标的分割,忽略了人类自身的视觉注意特征。为解决这一问题,提出眼动预测和多层次邻域感知的显著目标检测算法。首先,根据GBVS原理预测人眼感兴趣区域,并基于该感兴趣区域生成目标种子;其次,对图像进行超像素分割,联合颜色、纹理、视觉注意等多维度特征计算超像素之间的相似性权重;再次,基于目标种子和节点权重,在多个分割尺度下采用元胞模型对显著性种子进