現(xiàn)有的基于背景先驗的顯著性算法模型中存在先驗區(qū)域選取不合理的問題，導(dǎo)致計算出的前景區(qū)域不準確，影響最終結(jié)果。針對該問題提出了基于對比度優(yōu)化流形排序的顯著目標檢測算法。利用圖像邊界信息找出背景先驗，設(shè)計出采用顯著期望、局部對比度以及全局對比度三個指標來衡量先驗質(zhì)量的算法，并根據(jù)先驗質(zhì)量設(shè)計帶權(quán)加法，代替簡單乘法融合顯著先驗，從而使顯著先驗更加準確。從先驗中提取顯著區(qū)域時，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，從而使顯著性檢測結(jié)果更加準確。實驗結(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，并在處理時間上領(lǐng)先于深度學習方法。
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