Frequency-tuned Salient Region Detection:一种快速显著物体检测算法
来源:互联网 发布:淘宝买东西怎么退款 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 15:12
Frequency-tuned Salient Region Detection:一种快速显著物体检测算法
原论文名称:Frequency-tuned Salient Region Detection
原作者:Radhakrishna Achantay, Sheila Hemamiz, Francisco Estraday, and Sabine S¨usstrunk。(EPFL)
出处:CVPR09。
今天推荐的算法有关显著物体的检测。在机器视觉应用中,我们经常需要快速的定位场景中的主体区域。在没有任何先验知识的条件下,显著性提供了很好的度量来初始获取视觉的焦点。而利用显著性可以反过来对相机本身进行调节设定参数,或者对画面进行分割获取初始的兴趣区域。
本文所提及的算法在论文中被称为IG算法,其本质为一个DoG带通滤波过程,只是一端被设置为图像的直流分量,其显著图的计算为:
其中为图像的直流分量,即对应每个颜色通道的均值。 为高斯滤波后的图像。
IG算法的纯c的实现:https://github.com/UnilVision/visionbase/tree/master/saliency/IG
结果1:
结果2:
关于显著性检测这个命题再说几句废话吧。本文说介绍的算法和Ming-Ming Cheng的Global Contrast based Salient Region Detection等方法均属于无监督算法,通过视觉特征快速的确定画面内较为明显的区域。而另一个算法分支应用了机器学习,通过学习样本来预测新图像中的显著区域。
从单个类别,小样本的数据集上看,后者确实是有优势的。但是问题是在大多数情况下,我们需要的显著性检测是需要非常快速的,例如在数码相机之中自动确定显著区域并进行定焦,在图像识别算法前作为独立特征进行提取,快速确认焦点区域生成缩略图等等。而后者的思路更像Object Detection+Segmentation,也注定了其效率很难超越前者。而在实际的项目中,可以考虑的原则就是如果是针对某个特定物体的,那么后者也许会带来很好的效果,否则就使用第一类算法。
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