基于CRF_MR的自顶向下显著性目标检测方法_崔丽群.pdf

论文仅供学习参考使用。 针对自顶向下显著性目标检测边界模糊及准确率低的问题,提出一种结合条件随机场( conditional random field,CRF) 和流行排序( manifold ranking,MR) 的自顶向下显著性目标检测方法。首先对图像进行超像素分割,以超像素块特征为节点建立无向图; 然后输入具有目标先验的 CRF 中得到节点的显著值,并通过边缘背景先验 MR 修改显著值; 最后扩展初步显著性目标得到最终显著性图。