Automatisk uppskattning av framträdande objekt utan någon förkunskaper tenderar att avsevärt förbättra många datorseende uppgifter. I detta dokument föreslås en ny nedifrån-och-upp-baserad ram för framträdande objektdetektion genom att först modellera bakgrunden och sedan separera framträdande objekt från bakgrunden. Vi modellerar bakgrundsdistributionen baserad på funktionsklustringsalgoritm, vilket gör det möjligt att fullt ut utnyttja statistisk och strukturell information om bakgrunden. Sedan genereras en grov saltkarta enligt bakgrundsfördelningen. För att vara mer diskriminerande förstärks den grova saltkartan genom en tvåstegsförfining som består av kantbevarande elementfiltrering och uppsampling baserat på geodesiskt avstånd. Vi ger en omfattande utvärdering och visar att vår föreslagna metod fungerar gynnsamt mot andra enastående metoder på två vanligast använda dataset. Viktigast av allt är att det föreslagna tillvägagångssättet har visat sig vara mer effektivt när det gäller att lyfta fram det framträdande föremålet på ett enhetligt och robust sätt mot bakgrundsbuller.
Huang m.fl. REF lade fram en nedifrån-och-upp-baserad ram för detektering av viktiga föremål utan förkunskaper.
Salient Object Detection Based on Background Feature Clustering
{'venue': 'Adv. Multim.', 'journal': 'Adv. Multim.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}