基于马尔科夫链和物体先验的显著物体检测

摘要

针对现有算法不能较好完整高亮显著物体和有效抑制背景问题,提出一种结合物体先验和吸收马尔科夫链的显著物体检测模型.根据熵信息自适应确定区域分割的超像素个数,利用边界连通性准则筛选出边界背景节点,利用吸收马尔科夫链进行初步显著性计算,将其与基于物体先验的显著性计算结果相融合,将融合图进行二值分割得到的背景节点信息作为吸收节点,再次进行随机游走计算得到最终的显著图.实验在4个公开的图像数据集上与16种流行算法就5种客观评价指标和直观的视觉检测效果进行比较,比较结果表明了所提算法的有效性.