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RGB-D圖像顯著性檢測(cè)是指在傳統(tǒng)的2D圖像中附加深度信息從而提取顯著對(duì)象，但是現(xiàn)有的顯著性檢測(cè)模型，大多數(shù)只關(guān)注顯著物體本身，卻忽略了背景信息。因此，提岀了一個(gè)新穎的昰著性檢測(cè)模型，將深度信息同時(shí)考慮到背景和前景中提取出顯著區(qū)域。首先，通過(guò)圖像邊界信息的背景測(cè)量機(jī)制來(lái)去除前景噪聲并從邊界超像素中選擇背景種子，從而計(jì)算出基于背景的顯著圖;其次，將輸入的圖像構(gòu)造成圖，并將深度信息引入到圖形結(jié)構(gòu)中，利用顏色、深度、位置等線索獲取前景種子，從而計(jì)算出基于前景的顯著圖;最后，將背景圖和前景圖融合獲得初始顯著圖，再加以元胞優(yōu)化，迭代傳播后得到最終的顯著圖。在三個(gè)RGB-D圖像顯著性檢測(cè)數(shù)據(jù)集LFSD400、NJU-2000上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具備有效性，同時(shí)也提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率。
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