現(xiàn)有的基于背景先驗(yàn)的顯著性算法模型中存在先驗(yàn)區(qū)域選取不合理的問題，導(dǎo)致計(jì)算出的前景區(qū)域不準(zhǔn)確，影響最終結(jié)果。針對(duì)該問題提出了基于對(duì)比度優(yōu)化流形排序的顯著目標(biāo)檢測(cè)算法。利用圖像邊界信息找出背景先驗(yàn)，設(shè)計(jì)出采用顯著期望、局部對(duì)比度以及全局對(duì)比度三個(gè)指標(biāo)來衡量先驗(yàn)質(zhì)量的算法，并根據(jù)先驗(yàn)質(zhì)量設(shè)計(jì)帶權(quán)加法，代替簡(jiǎn)單乘法融合顯著先驗(yàn)，從而使顯著先驗(yàn)更加準(zhǔn)確。從先驗(yàn)中提取顯著區(qū)域時(shí)，更改了選取閾值的策略，更合理地選取出前景區(qū)域，再利用流形排序得到顯著性圖，從而使顯著性檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與同類算法相比，所提算法突出顯著區(qū)域，減少噪聲，更符合人類視覺感知，并在處理時(shí)間上領(lǐng)先于深度學(xué)習(xí)方法。
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