[发明专利]一种基于多特征扩散的图像显著性检测方法及终端

摘要

本发明提供了一种基于多特征扩散的图像显著性检测方法及终端，在选择种子节点时，不将所有处于图像边缘的节点都默认为背景节点，而是从整体考虑，通过融合背景先验、颜色先验、位置先验这三种先验算法作为图像的高层先验特征来选取种子节点，以避免边缘处的显著性物体都被检测为背景的情况。最后，提取图像的多层特征构造不同的扩散图和扩散矩阵，从多个角度反映节点的相似性，并非线性融合由图像的中、高层特征分别获得的相应显著图得到最终显著图。在常用的数据集上与现有部分经典的显著性物体检测算法相比，本发明可提高图像显著性检测的准确性，解决了现有技术中对显著性物体检测不突出且背景区域不能被很好抑制住的问题。

主权项

1.一种基于多特征扩散的图像显著性检测方法，其特征在于，包括：S1：通过超像素分割算法将图像分割为若干个超像素，并根据所述若干个超像素，构造得到第一图形结构；S2：根据拉普拉斯的逆矩阵和谱聚类原理，得到所述逆矩阵的改进矩阵；根据第一图形结构，通过显著性检测方法中的背景先验算法、颜色先验算法和位置先验算法得到高层先验特征；根据所述第一图形结构及高层先验特征，生成种子节点；S3：分别根据图像的中层特征和高层特征构建对应的扩散图和扩散矩阵；并根据种子节点、改进矩阵、扩散图和扩散矩阵，生成对应的显著图，得到中层特征对应的中层显著图和高层特征对应的高层显著图；S4：根据所述中层显著图和高层显著图，通过非线性融合算法，生成目标显著图。