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题名基于KL散度及多尺度融合的显著性区域检测算法
被引量:16
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作者
罗会兰
万成涛
孔繁胜
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机构
江西理工大学信息工程学院
浙江大学计算机科学技术学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第7期1594-1601,共8页
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基金
国家自然科学基金(61105042
61462035)
江西省青年科学家培养项目(20153BCB23010)~~
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文摘
基于对超像素颜色概率分布间KL散度的计算,以及对多尺度显著图的融合处理,该文提出一种新的显著性区域检测算法。首先,采用超像素算法多尺度分割图像,在各尺度下用分割产生的超像素为节点,并依据超像素分割数量对各超像素进行适当邻接连通扩展,构建无向扩展闭环连通图。其次,依据颜色判别力聚类量化各超像素内颜色,统计颜色聚类标签的概率分布,用概率分布间KL散度的调和平均值为扩展闭环连通图的边加权,再依据区域对比度并结合边界连通性,获取各尺度下的显著图。最后,平均融合各尺度下显著图,并进行优化处理,得到最终的显著图。在一些大型参考数据集上进行大量实验表明,所提算法优于当前一些先进算法,具有较高精确度和召回率,并且可以产生平滑显著图。
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关键词
显著性区域检测
多尺度融合
KL散度
闭环连通图
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Keywords
Salient region detection
Multi-scale merging
KL divergence
Close-loop connected graph
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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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