显著性检测学习笔记（一）

    基于均值漂移分割的颜色显著性模型  Xu Liu, Zengchang Qin1, Xiaofan Zhang, and Tao Wan，2013 IEEE

    基本的流程图如下：

  

      1）基于QDCT系数求R_k的品均显著值公式为： |R_k|表示区域的总共的像素值，得到大致显著图M，通过大致显著图得到前景P(F)和背景P(B)。

     2）均值漂移分割为K个区域，每个区域进行颜色的归一化处理：

     3）求 p（F)和 p（B)的先验概率：，为前景像素数，相应的分母表示前景背景总的像素数。

     4) 求取，表示C_k在前景中的概率，，同样的方法求得C_k在背景中的概率。

     5）最后的显著值采用贝叶斯理论：

     6）采用高斯滤波器加强图像的中心的权重，得到最终的显著图。

     

      论文中的QDCT表示四元数理算余弦变换，QDCT缺点：1.不能准确的检测显著物体的轮廓。2.背景中颜色零度比较高的会被错误检测成显著区域，因为其没有考虑显著物体的连续性。因此均值漂移分割进行补救。