基于目标性度量的显著目标检测

显著目标检测已成为许多图像处理应用中的一项重要任务。现有方法利用背景先验和对比先验来达到最先进的性能。在本文中，我们不使用背景线索，而是利用目标性提议(objectness proposals)估计图像中的前景区域，并借此获得平滑且准确的显著图。我们提出了一种称为“前景连通性”(foreground connectivity)的新颖显著性度量，用于确定像素或区域与估计前景的连接紧密程度。我们将该度量所赋的值作为前景权重，并将其整合到一个优化框架中以获得最终的显著图。我们在两个基准数据库上广泛评估了所提方法，结果表明其优于现有的最先进方法。