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首页> 外文会议>International Conference on Computer Vision Theory and Applications >Saliency Detection using Geometric Context Contrast Inferred from Natural Images
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Saliency Detection using Geometric Context Contrast Inferred from Natural Images

机译：使用自然图像的几何上下文的显着性检测

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Image saliency detection using region contrast is often based on the premise that salient region has a contrast with the background which becomes a limiting factor if the color of the salient object background is similar. To overcome this problem associated with single image analysis, we propose to collect background regions from a collection of images where generative property of, say, natural images ensures that all the images are spun out of it hence negating any bias. Background regions are differentiated based on their geometric context where we use the ground and sky context as background. Finally, the aggregated map is generated using color contrast between the superpixels segments of the image and collection of background superpixels.
机译：使用区域对比度的图像显着性检测通常基于突出区域与背景具有对比度的前提，如果突出对象背景的颜色相似，则成为限制因素。为了克服与单图像分析相关的这个问题，我们建议从生成属性的一系列图像中收集背景区域，例如，自然图像确保所有图像都被剥离，因此否定了任何偏差。基于我们使用地面和天空上下文作为背景，基于其几何上下文来区分背景区域。最后，使用图像和背景超像素的集合之间的叠加器段之间的颜色对比度来生成聚合地图。

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