摘要在大量以往对于显著性的检测方法之中,基于视觉特征的局部特征的算法,和以应 用纯数学理论方法的考虑全局的算法,或者整体局部结合的算法占据了主流的视觉显著 性检测方法。深度线索有别于常规的视觉特征算法,强调利用对象在三维空间上的局部 特征来实现显著性的检测。在本文中,本文运用了深度图像作为显著性检测最重要的数 据,并在之上进行了各向异性的中心环绕差算法。这项方法选择利用深度图像中像素点 点周围环境的差异来实现对该点的显著性检测。之后,通过图像的优化,文中将自身的 方法所得到的结果与研究领域当中的其他类型方法做了细致的比较,分析了文中的方法 的优势和劣势。同时文中也对算法进行了复杂度分析。78626

毕业论文关键词 深度线索 显著性检测 各向异性 中心环绕

Title Saliency Detection Methods Based On Depth cues

Abstract In most huge amount of the methods on visual saliency, the algorithm based on visual features or using mathematics tools usually considered the local features and the whole part of the picture, or they use the both of them to solve the project,which made it popular in the research of saliency detection。Actually, the depth cues is definitely different from the normal algorithms of saliency detection, because it really emphasizes to use the 3D local features to approach to saliency detection。In this passage,this passage makes the depth image as the most important data of the saliency detection and use a solution on it, which based on Anisotropic Center-Surround Difference。This solution emphasizes to use the influence of the point to the surroundings in the depth image to achieve the saliency detection on the point 。 After the refinement,this solution makes the comparison between the result it gets and the result made by other solution in this research area。Then this passage analyzes the advantages and the disadvantages of the method。There is also a complexity analysis of the method。

Key words depth cues, saliency detection ,Anisotropic, Center-Surround

1 引言 1

1。1 研究背景与意义 1

1。2 显著性检测的研究现状 1

1。2。1 关于视觉显著性 1

1。2。2 关于深度的显著性计算 2

1。2。3 使用深度进行对象分割 3

1。3 本文研究内容 3

1。4 本文的安排 5

2 方法的介绍 6

2。1 深度获得 6

2。2 各向异性的中心环绕差 6

2。3 显著性计算和优化 9

2。3。1 SLIC 算法 9

2。3 优化算法 9

3 实验分析 11

3。1 数据集和实验设定 11

3。2 分析复杂度 11

3。3 结果和讨论 12

3。4 算法问题与局限性 14

结论 16

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