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期刊文章详细信息

选择性背景优先的显著性检测模型  ( EI收录)  

Saliency Detected Model Based on Selective Edges Prior

  

文献类型:期刊文章

作  者:蒋寓文[1,2] 谭乐怡[2,3] 王守觉[1,2]

机构地区:[1]中国科学院半导体研究所,北京100083 [2]中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所,苏州215123 [3]同济大学电子信息与工程学院,上海200092

出  处:《电子与信息学报》

基  金:国家自然科学基金(90920013)资助课题

年  份:2015

卷  号:37

期  号:1

起止页码:130-136

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:在检测图像显著性区域的领域中,背景优先是一个较新的思路,但会遇到背景鉴别这个具有挑战性的难题。该文提出背景真实性的判断问题,在探索的过程中发现背景通常具有连续性的特征,根据这一特性实现了判定背景的方法,并将判断的结果作为显著性先验值应用于后继的计算中,最终结果的准确性和正确性得到有效提高。该文首先采用均值漂移(MS)分割算法将图片预分为超像素,计算所有超像素的初始显著值;随后提取原图的4个边界条,计算每两条之间的色彩直方图距离,判定小于预设阈值的两条边界作为"真"的背景,选择它们作为优先边界,计算先验显著性值;最后进行显著性计算,得到最终的显著图。实验结果表明,该算法能够准确检测出显著性区域,与其他6种算法相比具有较大优势。

关 键 词:计算机视觉 显著性分析  背景连续性  色彩直方图 超像素  

分 类 号:TP391.4]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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