前景对象感知以进行显着性检测

Foreground object; Harris corner;

许多最新的显着性检测算法都依赖于border.prior，但是这些算法只是将图像周围的边界假定为背景区域。在这里，我们提出了一种快速有效的显着目标检测算法。首先，提出了一种新的方法，即利用哈里斯角的凸包对前景物体进行近似定位。在此基础上，我们将不同区域的显着性值分为两部分，并生成相应的提示贴图（前景和背景），这些提示贴图被组合为凸包先验贴图。然后，提出了一种基于到凸包中心的距离的新先验来代替该先验中心。最后，将凸包先验图和凸包中心偏图合并为显着图，然后对其进行优化以获得最终结果。与现有的18种算法相比，并在多个数据集上进行了测试，该算法在准确性和查全率方面表现良好。

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