Ante los problemas de detección incompleta del objetivo y bordes difusos en la detección de saliencia en imágenes de campo de luz, este artículo propone un método de detección de saliencia basado en la guía de bordes. Se utiliza una red de realce de bordes para extraer el mapa principal y el mapa de realce de bordes de la imagen de enfoque total, combinando las características extraídas del mapa principal y las imágenes apiladas para obtener un mapa de saliencia inicial, mejorando la precisión y la integridad del resultado; el mapa de saliencia inicial y el mapa de realce de bordes se fusionan a través de un módulo de fusión de características para aprender mejor la información de las características de los bordes, destacando los detalles de los bordes; finalmente, se utiliza una función de pérdida de mezcla de frontera para optimizar y obtener un mapa de saliencia con bordes más nítidos. Los resultados experimentales muestran que la red propuesta obtiene un F-measure de 0.88 y MAE de 0.046 en los conjuntos de datos más recientes de imágenes de campo de luz, superando los algoritmos existentes de detección de saliencia en imágenes RGB, RGB-D y de campo de luz. El método propuesto puede detectar con mayor precisión objetos salientes completos en escenas complejas, obteniendo mapas de saliencia con bordes claros.

detección de saliencia;aprendizaje profundo;imágenes de campo de luz;redes neuronales convolucionales;red de detección de bordes