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如何使用圖節點中心性和空間自相關進行顯著性的檢測方法概述

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資料介紹

　　針對現有顯著性檢測方法檢測出的顯著性區域內質不均勻、邊界不夠清晰準確的問題，提出了一種基于復雜網絡圖節點重要性評估策略以及空間自相關的顯著性檢測方法。首先，結合顏色信息、空間信息，利用復雜網絡節點中心性法則以及空間自相關指示系數，生成多準則下的顯著性初始圖；然后，利用D-S證據理論融合多幅初始圖，通過將邊界強度信息加入到遞進優化的二級元胞自動機，從而得到最終顯著性區域結果。在兩個公開圖像數據集上對所提方法主體過程各模塊進行了單步有效性驗證，并與其他現有顯著性檢測方法進行視覺定性、客觀定量以及算法效率的實驗對比。實驗結果表明，所提方法單步各模塊具有有效性，且在顯著性視覺效果，以及準確率一召回率（ P-R）曲線、F-measure值和平均絕對誤差（MAE）、算法耗時的綜合結果上優于其他算法，特別是與所提方法密切相關的BSCA算法。同時，視覺對比實驗的結果也驗證了所提方法能夠有效改善由于顯著性物體與圖像背景差異小、顯著性物體內部顏色不一且差異大而產生的內質不均和邊界不明確的不理想結果。

　　隨著圖像處理技術的推進和計算機視覺應用的拓展，利用計算機來完成圖像或視頻的處理任務變得更為復雜。人們在進行高級視覺處理之前，通常會選擇先排除大量冗余的信息從而提取出最需要著重關注的部分一顯著性區域。顯著性區域檢測作為計算機視覺處理的一個重要的預處理步驟，在圖像領域逐步得到廣大研究者的關注。顯著性檢測能夠減少場景計算的計算量和復雜度，準確地捕捉到圖像中的核心信息，感知大量信息中最主要的內容，廣泛應用于圖像分類。圖像拼接、圖像分割和目標檢測等領域。