作者：张伟; 陈梦宇; 周全; 叶波; 沈琼霞视觉关注背景原型显著性物体检测
摘要：针对图像显著性检测中广泛运用的中心-四周对比度方法存在的缺陷．提出了中心-对角对比度（corner—surround contrast．CSC）算法，实现从背景中有效提取显著区域；中心-四周对比度方法难以保证分割的准确性，容易导致错误的显著检测结果．并且仅使用中心-四周对比度对目标物体进行显著性编码并不十分有效；CSC算法在提取中心和周边区域差异性的同时．结合它们之间位置的相对性．并设计了一个多核信息融合模型．以不同权重融合多种对比度方法以产生最优显著图，最后用图分割算法来进行二元分割，获得准确的显著图；实验结果表明CSC算法能够有效捕捉显著物体的局部差异．提高显著性物体定位及分割精度的性能，减少噪声的影响．从背景中分离出精确的显著性区域，获得更优的显著性检测结果。
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