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本发明提供一种图像共显著物体的检测方法，包括：a)获取n张图像；b)创建n个图像组；c)检测含有所述n张图像中的一张图像的图像组；d)针对检测的图像组中的每个图像组分别构建一个对应的随机森林；e)分别计算所述每个图像组中各个图像的显著物体的粗糙轮廓图；f)检测所述每个图像组中各个图像对应的显著物体的轮廓曲线；g)计算所述每个图像组中各个图像的显著性图；h)融合检测的图像组中的各个图像组中所述一张图像的显著性图，以得到所述一张图像的间显著性图；i)获得所述一张图像的内显著性图；j)将所述间显著性图与所述内显著性图相乘得到所述一张图像在n张图像中的共显著性图。能够有效检测大量图像的共显著物体。

一种图像共显著物体的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：a)获取n张图像，其中，n为大于1的整数；b)基于所述n张图像针对所述n张图像中的每张图像创建一个图像组以得到n个图像组；c)从创建的n个图像组中检测含有所述n张图像中的一张图像的图像组；d)针对检测的图像组中的每个图像组分别构建一个对应的随机森林；e)基于各自对应的随机森林分别计算所述每个图像组中各个图像的显著物体的粗糙轮廓图；f)基于所述显著物体的粗糙轮廓图检测所述每个图像组中各个图像对应的显著物体的轮廓曲线；g)基于所述显著物体的轮廓曲线计算所述每个图像组中各个图像的显著性图；h)融合检测的图像组中的各个图像组中所述一张图像的显著性图，以得到所述一张图像的间显著性图；i)获得所述一张图像的内显著性图；j)将所述间显著性图与所述内显著性图相乘得到所述一张图像在所述n张图像中的共显著性图。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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