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基于图节点中心性和空间自相关的显著性检测方法  
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【英文篇名】 Saliency detection method based on graph node centrality and spatial autocorrelation
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【作者】 王莎莎; 冯子亮; 傅可人;
【英文作者】 WANG Shasha; FENG Ziliang; FU Keren; College of Computer Science; Sichuan University;
【作者单位】 四川大学计算机学院;
【文献出处】 计算机应用 , Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱 2018年 12期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 显著性检测; 节点中心性; 空间自相关; Dempster-Shafer证据理论; 元胞自动机;
【英文关键词】 saliency detection; node centrality; spatial autocorrelation; Dempster-Shafer(D-S) evidence theory; cellular automata;
【摘要】 针对现有显著性检测方法检测出的显著性区域内质不均匀、边界不够清晰准确的问题,提出了一种基于复杂网络图节点重要性评估策略以及空间自相关的显著性检测方法。首先,结合颜色信息、空间信息,利用复杂网络节点中心性法则以及空间自相关指示系数,生成多准则下的显著性初始图;然后,利用D-S证据理论融合多幅初始图,通过将边界强度信息加入到递进优化的二级元胞自动机,从而得到最终显著性区域结果。在两个公开图像数据集上对所提方法主体过程各模块进行了单步有效性验证,并与其他现有显著性检测方法进行视觉定性、客观定量以及算法效率的实验对比。实验结果表明,所提方法单步各模块具有有效性,且在显著性视觉效果,以及准确率-召回率(P-R)曲线、F-measure值和平均绝对误差(MAE)、算法耗时的综合结果上优于其他算法,特别是与所提方法密切相关的BSCA算法。同时,视觉对比实验的结果也验证了所提方法能够有效改善由于显著性物体与图像背景差异小、显著性物体内部颜色不一且差异大而产生的内质不均和边界不明确的不理想结果。
【英文摘要】 The salient area detected by the existing saliency detection methods has the problems of uneven endoplasm, not clear and accurate boundary. In order to solve the problems, a saliency detection method based on spatial autocorrelation and importance evaluation strategy of graph nodes in complex networks was proposed. Firstly, combined with color information and spatial information, a saliency initial graph under multi-criteria was generated by using the centrality rules of complex network nodes and the spatia...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61703077); 国家重点研发计划项目(2016QY06X1205,2016YFB0800605)~~
【更新日期】 2019-01-03
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言随着图像处理技术的推进和计算机视觉应用的拓展,利用计算机来完成图像或视频的处理任务变得更为复杂。人们在进行高级视觉处理之前,通常会选择先排除大量冗余的信息从而提取出最需要着重关注的部分——显著性区域。显著性区域检测作为计算机视觉处理的一个重要的预处理步

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