融合对比度与背景先验的显著目标检测算法

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得到任一像素块与前景的相关性;然后根据背景先验将图像边界像素块定义为伪背景区域,通过计算像素块与伪背景区域的相似度得到像素块与背景的相关性;最后通过能量优化函数结合像素块与前景、背景的相关性,得到该像素块的显著值.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能更好地使显著目标整体高亮,抑制背景噪声,得到较符合视觉感知的显著图.

基于改进Fast MBD显著性检测和多特征融合匹配的靶纸区域快速检测算法

为了解决基于机器视觉的自动报靶系统快速、准确定位靶纸区域的问题,通过对靶纸图像的颜色和形状特性分析,提出一种基于改进Fast Minimum Barrier Distance显著性和多特征匹配的靶纸区域快速检测算法;该算法在原始Fast Minimum Barrier Distance显著区域提取算法的基础上,引入局部区域对比度先验和形状先验作为显著性区域提取的补充准则;同时,为了判断提取到的区域是否包含靶纸,再引入多特征匹配算法;首先,分别对图像边界连通先验、局部区域对比度先验和形状先验进行量化,形成距离图、对比度图和形状图,再结合三者分割出显著性目标区域,然后提取分割出的各目标区域的多种特征,并将其进行特征融合,最后利用1-范式将得到的目标特征与模板特征进行匹配,把匹配结果小于阈值的目标视为靶纸;在400张包含靶纸图像数据集上的实验结果显示了该算法的有效性;同时,在华为海思平台上,该算法处理速度能达到30帧/秒,足以证明该算法的实时性。