ABSTRACT Salient objekt segmentering är välkänt för att upptäcka och segmentera objekt med hjälp av saltkarta som ingång. I detta dokument föreslår vi en betydande objektsegmenteringsmetod som integrerar salthalt, superpixel och bakgrundsanslutning tidigare. Först, vår metod extraherar superpixlar av en bild genom den enkla linjära iterativa kluster algoritm. För det andra, baserat på superpixel representation, använder vi bakgrundsanslutning innan vi karakteriserar den rumsliga layouten för varje superpixel i ett färgutrymme med avseende på bildgränsen. För det tredje, med tanke på både salthalt och bakgrundsanslutning värden, vi märka fyra typer av superpixel-nivå frön och mata dem till superpixel-nivå GrabCut metod. Eftersom superpixel representation genererar bara ett fåtal frön, är optimeringen av GrabCut metoden konvergerar snabbt. Slutligen, för ytterligare förbättring, beskär vi en rektangulär region som innehåller det segmenterade objektet som erhållits i det tredje steget och tillämpa GrabCut på pixelnivå för att producera det slutliga segmenteringsresultatet. Experimentella resultat på åtta typiska datauppsättningar visar att den föreslagna segmenteringsmetoden, både när det gäller prestanda och beräkningseffektivitet, överträffar befintliga toppmoderna metoder. INDEX TERMS Bakgrundsanslutning tidigare, GrabCut, Saliency karta, framträdande objekt segmentering, superpixel.
Niu m.fl. REF utvecklade superpixel och bakgrundsanslutning innan man uppnådde betydande objektsegmentering.
Salient Object Segmentation Based on Superpixel and Background Connectivity Prior
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}