Salient object detection using HOS based L0 smoothing and shape-aware region merging

Abstract

최근 돌출 객체 검출 알고리즘들은 경계선의 보존을 위하여 영상 분할 단계를 많이 포함하고 있다. 하지만 대부분의 영상 분할 방법들이 과분할 결과를 가져옴으로써 객체 경계선 묘사를 어렵게 할 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 믿을 수 있는 돌출 객체를 제시하는 새로운 돌출 객체 검출 방법을 제안한다.첫번째 단계로 입력 영상에 Higher Order Statis (HOS) 기반 L0 평활화를 적용시켜 강한 경계는 더 강하게 약한 경계는 더 약하게 만든다. 이 결과에 영상 분할을 수행함으로써 과분할 영역들을 현저히 줄일 수 있다. 두번째 단계에서는 남아있는 과분할 영역을 줄이고자 새로운 영역 크기 측정 방법과 함께 형태인식 영역 병합을 수행한다. 마지막으로 병합된 결과를 기반으로 두가지 돌출 단서를 이용하여 돌출 지도를 생성한다. 또한 벤치마크 데이터를 사용하여 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 수행하고, 제안하는 알고리즘이 다른 돌출 객체 검출 알고리즘보다 더 높은 성능을 가진다는 것을 증명한다.