本小节结构如图2所示。对图像进行局部和全局的单尺度显著度计算，并进行多尺度的显著增强，将显著区域附近的点扩展为显著点，计算图像的显著图。

　　3 结语

　　本文针对图像检测中存在的多目标误检问题，提出了基于上下文感知显著检测和Ncut图像分割的贝叶斯框架下的多目标检测方法。该方法基于上下文感知显著检测方法获取低层特征信息，用Ncut图像分割方法得到图像的中层多目标信息提示，结合中、低层信息来对显著检测的结果进行增强和抑制，计算得到图像的先验显著图，最后根据贝叶斯方法计算得到图像的后验显著图。本文方法提高了显著对象的检测精确度，并且解决了多目标图像显著对象检测中存在的误检问题，但是对于只有单一显著对象的图像，本文方法存在计算耗时高、效率慢的问题。如何提高算法的速度和效率，将是后续的研究重点。

　　参考文献：

　　[1] JIANG Y，MENG J，YUAN J.Randomized visual phrases for object search[C].Computer Vision and Pattern Recognition，2012.

　　[2] ITTI L，KOCH C，NIEBHR E.A model of saliencybased visual attention for rapid scene analysis[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1998（11）.

　　[3] ITTI L，KOCH C.Computational modeling of visual attention[J].Nature Review Neuroscience，2001（3）.

　　[4] WALTHER D，KOCH C.Modeling attention to salient proto objects[J].Neural Networks，2006（9）.

　　[5] BRUCE N D B，TSOTSOS J K.Saliency attention and visual search：an information theoretic approach[J].Journal of Vision，2009（3）.

　　[6] HAREL J，KOCH C，PERONA P.Graphbased visual saliency[J].In Advances Neural Information Processing Systems，2007.

　　[7] HOU X，ZHANG L.Saliency detection： a spectral residual approach[C].In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2007.

　　[8] ACHANTA R，HEMAMI S，ESTRDDA F，et al.Frequencytuned salient region detection[C].Computer Vision and Pattern Recognition，2009.

　　[9] T LIU，Z J YUAN，J A SUN.Learning to Detect a Salient Object[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2011（33）.

　　[10] Y HU，D RAJAN，L T CHIA.Adaptive local context suppression of multiple cues for salient visual attention detection[C].In IEEE International Conference on Multimedia and Expo，2005.

　　[11] CERF M，HAREL J，EINHAUSER W.Predicting human gaze using lowlevel saliency combined with face detection[C].In Advances in Neural Information Processing Systems，2008.

　　[12] J LI，Y H TIAN，T J HUANG.Probabilistic multitask learning for visual saliency estimation in video[J].International Journal of Computer Vision，2010（2）.

　　[13] STAS GOFERMAN，LIHI ZELNIKMANOR，AYELLRT ，et al.Contextaware saliency detection[C].In Proc.IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2010.

　　[14] XIE Y，LU H，YANG M.Bayesian saliency via low and mid level cues[C].IEEE Transactions on Image Processing，2011.

 

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