基于由图像质量评价模型诱导的结构相异性的显著性检测
计算机视觉与模式识别
2019-05-27 v1 多媒体
摘要
图像区域的独特性被广泛用作显著性的线索。一般而言，独特性是根据特征的绝对差异来计算的。然而，根据图像质量评价（IQA）研究，人类视觉系统对结构变化而非绝对差异高度敏感。据此，我们提出将图像块之间的结构相异性作为显著性检测的独特性度量。类似于 IQA 模型，结构相异性是基于结构特征的相关性计算的。一个图像块相对于所有其他图像块的全局结构相异性代表了该图像块的显著性。我们在所提模型中采用两种广泛使用的结构特征，即局部对比度和梯度幅值，用于结构相异性计算。无需任何后处理，基于这两种结构特征中任一种之相关性的所提模型在三个显著性数据库上优于 11 种最先进的显著性模型。
引用
@article{arxiv.1905.10150,
title = {Saliency detection based on structural dissimilarity induced by image quality assessment model},
author = {Yang Li and Xuanqin Mou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.10150},
year = {2019}
}
备注
For associated source code, see https://github.com/yangli-xjtu/SDS