SSG: superpixel segmentation and GrabCut-based salient object segmentation
SSG: superpixel segmentation and GrabCut-based salient object segmentation
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SSG：超像素分割和基于 GrabCut 的显着对象分割
DOI：
10.1007/s00371-018-1471-4
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发表时间：
2019-03
期刊：
影响因子：
3.5
通讯作者：
Lu Xiao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou Xianen;Wang Yaonan;Zhu Qing;Xiao Changyan;Lu Xiao
显著性检测是近年来图像处理领域的一个热门课题。在本文中，我们提出了一个简单的，强大的和快速的显着对象分割框架。首先，提出了一种新的显著图分割策略SSG，该策略由超像素区域生长、基于超像素密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）和迭代图切割（GrabCut）三部分组成，其中DBSCAN将相似的背景区域聚类为一个整体，区域生长将相似的区域尽可能地聚集在一起，GrabCut准确地分割出显著对象。然后，建议SSG与显著性检测相结合，提取显著对象。在三个基准数据集上的实验结果表明，该方法在查准率、查全率、F-测度和执行时间等方面均优于现有方法.
Saliency detection is a popular topic for image processing recently. In this paper, we propose a simple, robust and fast salient object segmentation framework. Firstly, we develop a novel saliency map segmentation strategy, named SSG which consists of superpixel region growing, superpixel Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) clustering and iterated graph cuts (GrabCut), where DBSCAN makes similar background regions cluster as a whole, region growing groups similar regions together as much as possible, GrabCut segments salient objects accurately. Then, the proposed SSG is combined with saliency detection to abstract salient objects. Experimental results on three benchmark datasets demonstrate that the proposed method achieves the favorable performance than many recent state-of-the-art methods in terms of precision, recall,F-measure and execution time.
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DOI：
10.1109/iccv.2015.165
发表时间：
2015-12
期刊：
2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
影响因子：
--
作者：
Jianming Zhang;S. Sclaroff;Zhe L. Lin;Xiaohui Shen;Brian L. Price;R. Mech
通讯作者：
Jianming Zhang;S. Sclaroff;Zhe L. Lin;Xiaohui Shen;Brian L. Price;R. Mech
DOI：
--
发表时间：
2015-09
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
C. Ren;V. Prisacariu;I. Reid
通讯作者：
C. Ren;V. Prisacariu;I. Reid
DOI：
10.1007/978-3-319-16811-1_34
发表时间：
2014-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Gökhan Yildirim;S. Süsstrunk
通讯作者：
Gökhan Yildirim;S. Süsstrunk
DOI：
10.1109/cvpr.2009.5206596
发表时间：
2009-06
期刊：
2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
影响因子：
--
作者：
R. Achanta;S. Hemami;F. Estrada;S. Süsstrunk
通讯作者：
R. Achanta;S. Hemami;F. Estrada;S. Süsstrunk
DOI：
10.1007/s00371-014-1053-z
发表时间：
2014-11
期刊：
The Visual Computer
影响因子：
--
作者：
Hanling Zhang;Min Xu;Liyuan Zhuo;Vincent Havyarimana
通讯作者：
Hanling Zhang;Min Xu;Liyuan Zhuo;Vincent Havyarimana