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一种前景和背景提取相结合的图像显著性检测
被引量:
7
1
作者
周强强
赵卫东
+1 位作者
柳先辉
王志成
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1396-1407,共12页
为了获得更加精细化的显著目标检测结果,提出一种结合前景和背景信息的图像显著目标检测算法,将自底向上的粗糙显著区域提取和基于流形查询的自顶向下背景权重图的计算整合到统一的优化框架内.粗糙显著图主要融合了更符合生物心理学规...
为了获得更加精细化的显著目标检测结果,提出一种结合前景和背景信息的图像显著目标检测算法,将自底向上的粗糙显著区域提取和基于流形查询的自顶向下背景权重图的计算整合到统一的优化框架内.粗糙显著图主要融合了更符合生物心理学规则的局部对比图、频率先验图和全局颜色分布图这3个先验图;在背景权重图的计算中,首先根据超像素分割图构建一个无向图的邻接矩阵,然后基于边界背景先验知识选择位于图像边界的一些超像素作为初始流形查询向量进行图节点间关联度的传播计算,得到背景权重图.在MSRA1000和ECSSD这2个基准数据集上与当前主要的10种算法进行了对比实验,结果体现了文中算法的优异性.
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关键词
显著性检测
前景
背景权重图
流行查询
优化
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题名
一种前景和背景提取相结合的图像显著性检测
被引量:
7
1
作者
周强强
赵卫东
柳先辉
王志成
机构
同济大学电子与信息工程学院CAD研究中心
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1396-1407,共12页
基金
国家科技支撑计划项目(2015BAF17B00)
文摘
为了获得更加精细化的显著目标检测结果,提出一种结合前景和背景信息的图像显著目标检测算法,将自底向上的粗糙显著区域提取和基于流形查询的自顶向下背景权重图的计算整合到统一的优化框架内.粗糙显著图主要融合了更符合生物心理学规则的局部对比图、频率先验图和全局颜色分布图这3个先验图;在背景权重图的计算中,首先根据超像素分割图构建一个无向图的邻接矩阵,然后基于边界背景先验知识选择位于图像边界的一些超像素作为初始流形查询向量进行图节点间关联度的传播计算,得到背景权重图.在MSRA1000和ECSSD这2个基准数据集上与当前主要的10种算法进行了对比实验,结果体现了文中算法的优异性.
关键词
显著性检测
前景
背景权重图
流行查询
优化
Keywords
saliency detection
foreground
background weight map
manifold inquiry
optimization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种前景和背景提取相结合的图像显著性检测
周强强
赵卫东
柳先辉
王志成
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
7
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