Abstract-This paper föreslår en ny saliency detektion ram som kallas saliency träd. För effektiv saltmätning förenklas den ursprungliga bilden först med hjälp av adaptiv färgquantisering och regionsegmentering för att dela upp bilden i en uppsättning primitiva regioner. Därefter integreras tre åtgärder, dvs. den globala kontrasten, den rumsliga glesheten och det tidigare objektet med regionala likheter för att skapa den ursprungliga regionala hållbarheten för varje primitiv region. Därefter föreslås en saltriktad region som slår samman tillvägagångssätt med ett system för dynamisk skalkontroll för att generera saliency-trädet, där varje blad nod representerar en primitiv region och varje icke-blad nod representerar en icke-primitiv region som genereras under regionens sammansmältningsprocess. Slutligen, genom att utnyttja ett regionalt center-surround system baserat nod urvalskriterium, en systematisk saliency trädanalys inklusive framträdande nod urval, regional saliency justering och urval utförs för att få slutliga regionala saliency åtgärder och att härleda den högkvalitativa pixel-wise saliency karta. Omfattande experimentella resultat på fem datauppsättningar med pixelvisa marksanningar visar att den föreslagna Saliency Tree-modellen konsekvent överträffar de toppmoderna Saliency-modellerna. Index Terms-Saliency träd, Saliency upptäckt, Saliency modell, Saliency karta, Regional Saliency åtgärd, region sammanslagning, Salient node val.
Liu presenterade saliency tree som ett nytt ramverk för att upptäcka saliency som skulle kunna ge en hierarkisk representation av saliency för att generera högkvalitativa regionala och pixel-wise saliency kartor REF.
Saliency Tree: A Novel Saliency Detection Framework
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}