基于流行排序的显著性检测改进算法研究

图像显著性检测是从单幅图像中检测出最突出的部分,由于现有的显著性检测算法只考虑了单尺度的问题,本文提出一种线性加权图融合的显著性检测算法。该算法首先利用超像素分割算法对图像进行多尺度分割,然后利用线性加权融合算法,得到最终的显著图。在数据集ASD和ECSSD上与当前流行的8种检测算法进行实验比对,结果表明,本文算法能获得更优的F-measure值和精确度,而且可以获得更加均匀准确的显著图。