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自底向上的图像显著目标检测研究
被引量:
13
1
作者
贺超
陈振学
刘成云
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期886-892,共7页
针对传统的图像显著性检测造成显著目标误检的问题,本文通过采用Harris角点检测算子以及计算机形态学中的凸包理论,得到改进的中心先验图像显著性检测系数,进而利用小波变换(WT)在时域和频域上的局部特征信息表征能力得到局部特征显著图...
针对传统的图像显著性检测造成显著目标误检的问题,本文通过采用Harris角点检测算子以及计算机形态学中的凸包理论,得到改进的中心先验图像显著性检测系数,进而利用小波变换(WT)在时域和频域上的局部特征信息表征能力得到局部特征显著图像,以及采用谱残差(SR)的图像处理方法获取全局特征的显著图像,提出一种基于改进图像中心先验理论的自底向上的图像显著目标检测方法。实验结果表明,与现有的图像显著性检测模型相比,本文提出的模型检测准确率更好,检测效果也更好。
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关键词
中心先验
小波变换(WT)
谱
残差
(
sr
)
图像显著性
目标检测
原文传递
题名
自底向上的图像显著目标检测研究
被引量:
13
1
作者
贺超
陈振学
刘成云
机构
山东大学控制科学与工程学院
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期886-892,共7页
基金
国家自然科学基金(61203261
61273277)
+2 种基金
山东省自然科学基金(ZR2012FQ003)
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1514)
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(201501)资助项目
文摘
针对传统的图像显著性检测造成显著目标误检的问题,本文通过采用Harris角点检测算子以及计算机形态学中的凸包理论,得到改进的中心先验图像显著性检测系数,进而利用小波变换(WT)在时域和频域上的局部特征信息表征能力得到局部特征显著图像,以及采用谱残差(SR)的图像处理方法获取全局特征的显著图像,提出一种基于改进图像中心先验理论的自底向上的图像显著目标检测方法。实验结果表明,与现有的图像显著性检测模型相比,本文提出的模型检测准确率更好,检测效果也更好。
关键词
中心先验
小波变换(WT)
谱
残差
(
sr
)
图像显著性
目标检测
Keywords
center-prior
wavelet transform (WT)
spectral residual (
sr
)
images saliency
target detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自底向上的图像显著目标检测研究
贺超
陈振学
刘成云
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
13
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