基于马尔科夫链与Adaboost的图像显著性检测_赵煜轲.caj

论文仅供学习参考使用。 基于基于吸收马尔科夫链与Adaboost的显著性检测算法,具体算法为:首先利用SLIC算法得到输入图像的超像素。把超像素看做马尔科夫链的节点,结合颜色与纹理特征计算其转移概率,根据每个节点的被吸收时间,作为其对应的显著值,得到初始显著图。然后基于Adaboost原理构建强分类器来对初始显著图进行优化。最终结合融合初始显著图和优化后的显著图,得到最终结果。同时提出一种基于CRF的显著性区域提取来更精准地划分出前景目标。