基于背景先验和前景节点的感兴趣区域检测方法

摘要

本发明公开了一种基于背景先验和前景节点的感兴趣区域检测方法，包括：1)利用SLIC算法将原始图像分割成超像素；2)利用K‑means聚类算法对边界超像素进行聚类，根据聚类结果构建全局颜色差异矩阵和全局空间距离矩阵并将它们融合成基于背景先验的显著图，最后利用单层元胞自动机初步优化基于背景的显著图；3)将得到的基于背景的显著图进行自适应阈值分割，得到前景节点，根据对比度关系得到基于前景节点的显著图，并利用偏置的高斯滤波进行优化；4)将基于背景先验和前景节点的显著图进行融合，得到最终的显著图。本发明作为图像预处理过程，可以被广泛的应用到视觉跟踪、图像分割和目标重定位等视觉工作领域。