Diante dos problemas de detecção incompleta do alvo e bordas borradas na detecção de salientação em imagens de campo de luz, este artigo propõe um método de detecção de salientação baseado em orientação de borda. Utiliza uma rede de reforço de borda para extrair o mapa principal e o mapa de reforço de bordas da imagem totalmente focalizada, combinando as características extraídas do mapa principal e das imagens em pilha de foco para obter um mapa inicial de salientação, a fim de melhorar a precisão e a integridade dos resultados; o mapa inicial de salientação e o mapa de reforço de bordas são aprendidos de forma adicional através de um módulo de fusão de características para enfatizar as informações de detalhes das bordas; por fim, utiliza-se uma função de perda de mistura de fronteira para otimizar a obtenção de um mapa de salientação com bordas mais nítidas. Os resultados experimentais mostram que a rede proposta atinge F-measure e MAE de 0,88 e 0,046 respectivamente nos conjuntos de dados mais recentes de imagens de campo de luz, superando os algoritmos existentes de detecção de salientação em imagens RGB, RGB-D e de campo de luz. O método proposto pode detectar objetos salientes completos com maior precisão em cenas complexas, obtendo mapas de salientação com bordas claras.

detecção de salientação;aprendizado profundo;imagens de campo de luz;redes neurais convolucionais;rede de detecção de bordas