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RGB-D圖像顯著性檢測是指在傳統(tǒng)的2D圖像中附加深度信息從而提取顯著對象，但是現(xiàn)有的顯著性檢測模型，大多數(shù)只關(guān)注顯著物體本身，卻忽略了背景信息。因此，提岀了一個新穎的昰著性檢測模型，將深度信息同時考慮到背景和前景中提取出顯著區(qū)域。首先，通過圖像邊界信息的背景測量機制來去除前景噪聲并從邊界超像素中選擇背景種子，從而計算出基于背景的顯著圖;其次，將輸入的圖像構(gòu)造成圖，并將深度信息引入到圖形結(jié)構(gòu)中，利用顏色、深度、位置等線索獲取前景種子，從而計算出基于前景的顯著圖;最后，將背景圖和前景圖融合獲得初始顯著圖，再加以元胞優(yōu)化，迭代傳播后得到最終的顯著圖。在三個RGB-D圖像顯著性檢測數(shù)據(jù)集LFSD400、NJU-2000上進行對比實驗，實驗結(jié)果表明，該方法具備有效性，同時也提高了檢測準確率。
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