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题名基于稀疏性和自信息的显著性检测方法
被引量:1
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作者
刘尚旺
赵胜杰
李元隆
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
河南师范大学"智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第8期2176-2180,2194,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(U1304607)
河南省重点研究基金项目(15A520080)
河南师范大学博士启动基金项目(qd12138)
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文摘
为提高图像显著性检测的准确性与有效性,在CIE Lab颜色空间内,通过模拟生物视觉神经元的中央-周围运算,提出一种基于稀疏表示与自信息的快速显著性检测方法。对原始输入图像的特征图像进行稀疏量化,计算该稀疏量化图像各像素点的自信息值,根据各像素点的自信息值进行显著性检测。实验结果表明,与GBVS、AIM和ITTI模型相比,该方法 AUC值分别提高了15%、17%和20%,平均耗时则分别降低了93%、95%和92%,验证了该方法能够准确快速地检测图像显著性。
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关键词
稀疏表示
自信息
显著性检测
颜色空间
中央-周围运算
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Keywords
sparsity
self-information
saliency detection
color space
center-surround(C-S)operations
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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