Abstract-Co-saliency detektion, en framväxande och intressant fråga i Saliency detektion, syftar till att upptäcka de gemensamma framträdande objekt i en uppsättning bilder. I denna skrivelse föreslås en hierarkisk segmenteringsbaserad co-saliency-modell. På grundval av fin segmentering används regionala histogram för att mäta regionala likheter mellan regionpar i bilduppsättningen, och regionala kontraster inom varje bild utnyttjas för att utvärdera den intrasaliensen i varje region. På grundval av grov segmentering mäts ett objekt som föregår för varje region baserat på konnektivitet med bildgränser. Slutligen är den globala likheten för varje region baserad på regionala likhetsåtgärder, och sedan effektivt integrerad med intra-saliency karta och objekt tidigare karta för att generera co-saliency karta för varje bild. Experimentella resultat från två referensdatauppsättningar visar den föreslagna modellens bättre prestanda när det gäller att upptäcka co-salicy jämfört med de senaste modellerna för co-saliency.
Liu m.fl. I REF föreslogs en samsaliensmodell baserad på hierarkisk segmentering, som omfattar finnivå- och grovnivåsegmentering.
Co-Saliency Detection Based on Hierarchical Segmentation
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}