[00073501]一种基于被包围状态和马尔可夫模型的图像显著性检测方法
技术详细介绍
本发明提出了一种基于被包围状态和马尔可夫模型的图像显著性检测方法，目的在于检测出图像中的显著性物体。首先，利用被包围状态对眼睛注视点预测得到显著性物体的大致区域。其次，使用简单线性迭代聚类算法对原始图像处理得到图像的超像素图，基于超像素建立图像的图模型。然后，以检测出的显著性物体大致区域的超像素作为前景先验，利用吸收马尔可夫链检测出初始的显著性图S1。接下来，将离预测显著性物体大致区域最远的两条边界的超像素作为背景先验，利用吸收马尔可夫链检测出初始的显著图S2。最后，结合S1和S2得到最终的显著图。该方法能够找到图像中显著物体，同时提高了显著性检测的准确率。
