基于整形特征的目标显著性检测算法研究

发布时间：2017-08-14 16:27

  本文关键词：基于整形特征的目标显著性检测算法研究

  更多相关文章： 目标显著性检测 灰度不一致算子 空间权重

【摘要】：针对传统目标显著性检测算法存在显著区域弱化、最显著的中心点被抑制、背景差对比度低等问题,提出一种新的整形目标显著性检测算法。算法首先利用灰度不一致算子作为局部处理手段,刻画图像局部纹理的非均匀性,使得最显著的中心点亮度提高;其次,利用改进的FT算法,建立一种新的全局量化方法,使得显著区域增强;再次,为了滤除孤立显著区的影响,算法提出一种空间权重表达法,对所提显著图进行线性处理,提高整体显著区与背景间的对比差。最后的仿真实验中,与FT、Itti等6种典型的目标显著性检测算法相比,该算法不仅具有更好的识别准确性和稳定性,而且所提算法的精确率和召回率等客观指标也具有较强的优势,从而表明该算法是切实可行的。
【作者单位】： 沈阳理工大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 目标显著性检测 灰度不一致算子 空间权重
【基金】：国家自然科学基金项目(61373089)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 近年来,目标显著性检测已成为计算机视觉和图像处理领域新的研究热点。其相关研究成果已被广泛应用于诸多领域,如图像和视频的压缩和解码、图像分割、图像检索[1]和目标识别[2]等领域。 目标的显著性源于视觉的独特性和不可预测性,是由颜色、亮度、边缘、纹理、对称性，

本文编号：673608