基于流形排名与迟滞阈值法的视觉显著性检测

视觉显著性检测是机器视觉领域的关键技术之一。提出一种基于流形排名与迟滞阈值的检测方法,首先将图像划分成超像素集合,以之作为结点形成闭环图;再按照基于图的流形排名方法计算各个结点的显著值,形成图像的显著图;然后利用显著图直方图统计出高、低两个阈值,将显著图划分为三个部分,使用伽马校正技术分别进行处理,最终整合校正结果得到输出显著图。实验结果表明,相对于现有算法,本文算法得到的显著图能够更好地区分背景区域和显著目标,同时也更具稳健性。