《Context-Aware Saliency Detection》阅读理解

论文《Context-Aware Saliency Detection》提出了一种结合局部、全局和视觉组织规则的显著性检测算法。通过对比度、颜色、空间分布和高层特征,该算法在图像重定向和总结等应用中防止重要区域失真,生成更准确的显著性地图。算法包括局部-全局单尺度显著性、多尺度显著性增强和中心先验三个步骤,有效检测显著对象及其有意义的背景部分。

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作者:Stas Goferman, Lihi Zelnik-Manor, Member, IEEE, and Ayellet Tal

IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 34, NO. 10, OCTOBER 2012
 
 

 论文基于心理学上的四个principles 提出了显著性检测算法,分别是:

1. Local low-level considerations, including factors  such as contrast and color.(局部对比度,具有明显的color或patterns的区域应该具有较高的显著性值)

2. Glob

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