An image saliency detection method by constructing graph model

Zhenghao Hu; Qiuping Jiang; Zhutuan Li; Feng Shao

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An image saliency detection method by constructing graph model

机译：构造图模型的图像显着性检测方法

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In this paper, we present an image saliency detection method by constructing graph model. We extract color, texture and compactness features and segment superpixels from an input image to construct a graph model. Then, saliency for each is measured by calculating random walker probability on the node. Extensive results on MSRA dataset containing 1000 test images with ground truths demonstrate that the proposed saliency model outperforms the state-of-the-art saliency models with higher precision and recall performances.

机译：在本文中，我们提出了一种通过建立图模型的图像显着性检测方法。我们提取颜色，纹理和紧密度特征，并从输入图像中分割超像素以构建图形模型。然后，通过计算节点上的随机沃克概率来测量每个节点的显着性。 MSRA数据集上包含1000个具有真实事实的测试图像的大量结果表明，所提出的显着性模型以更高的精度和召回性能优于最先进的显着性模型。

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来源
《WSEAS Transactions on Signal Processing》 |2014年第1期|共7页
作者
Zhenghao Hu; Qiuping Jiang; Zhutuan Li; Feng Shao;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类声学;
关键词
Saliency detection; Graph model; Superpixel segmentation; Random walk;

机译：显着性检测;图模型;超像素分割;随机游走;

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