基于全局和局部短期稀疏表示的显著性检测

显著性检测是计算机视觉研究的一个重要问题。提出了一种由底向上的基于稀疏表示的显著性检测新算法。一般显著性检测主要包含两个部分,即图像特征提取和显著性度量。对于一幅给定的图像,首先利用独立成分分析(ica)方法提取图像特征,然后用一个局部和全局模型对图像进行显著性度量。其中,利用一种低秩表示方法提取全局显著性,以及利用一种稀疏编码方法提取局部显著性。最后融合局部和全局显著图得到最终的显著图。在一个人眼关注数据库上与目前几种流行的方法进行了对比实验,实验结果显示所提出的方法能够得到更高的视觉关注预测准确率。