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Salient video object detection using a virtual border and guided filter

机译:使用虚拟边框和引导滤波器的突出视频对象检测

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摘要

In this paper, we present a novel method for salient object detection in videos. Salient object detection methods based on background prior may miss salient region when the salient object touches the frame borders. To solve this problem, we propose to detect the whole salient object via the adjunction of virtual borders. A guided filter is then applied on the temporal output to integrate the spatial edge information for a better detection of the salient object edges. At last, a global spatio-temporal saliency map is obtained by combining the spatial saliency map and the temporal saliency map together according to the entropy. The proposed method is assessed on three popular datasets (Fukuchi, FBMS and VOS) and compared to several state-of-the-art methods. The experimental results show that the proposed approach outperforms the tested methods. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:在本文中,我们提出了一种新的探伤对象检测方法。 基于背景的突出物体检测方法可能会在突出物体触及帧边框时错过突出区域。 为了解决这个问题,我们建议通过虚拟边界的协调来检测整个突出对象。 然后将引导滤波器应用于时间输出,以集成空间边缘信息以更好地检测突出物体边缘。 最后,通过将空间显着性图和时间显着图组合在一起,通过根据熵组合在一起来获得全局时空显着图。 该方法在三个流行的数据集(Fukuchi,FBMS和VOS)上进行评估,并与几种最先进的方法进行比较。 实验结果表明,所提出的方法优于经过测试的方法。 (c)2019年elestvier有限公司保留所有权利。

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