自然场景下的显著性检测优化方法

发布时间：2017-08-18 01:27

  本文关键词：自然场景下的显著性检测优化方法

  更多相关文章： 机器视觉 显著性检测 显著性优化 目标空间分布特征

【摘要】：为满足自然场景下显著性检测精度的要求,提出了一种显著性检测优化方法。该方法采用简单线性迭代聚类分割算法将图像分割为多个超像素区域,并提取颜色区域对比度特征。通过Harris角点检测算法定位目标的大致几何中心,以中心概率的形式表征目标空间分布特征,并进行目标位置自适应的特征融合。基于目标空间分布特征和图像灰度重心,实现抑制背景、增强目标的显著图优化;利用针对显著性值的空间平滑技术,可增加显著图的连续性。实验结果表明,该方法在几个公开的测试集中的测试具有较高的准确率、召回率和较低的平均绝对误差,可应用于复杂自然场景下的显著性检测。
【作者单位】： 河海大学物联网工程学院;
【关键词】： 机器视觉 显著性检测 显著性优化 目标空间分布特征
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 显著性检测是人类视觉注意机制中一种非常重要的机制,它可以帮助人类快速有效地从大量复杂的视觉数据中挑选出最突出和高度相关的主题[1]。显著性检测方法广泛应用于计算机视觉应用中各种具有挑战性的任务中,比如感兴趣目标的图像分割[2-4]、目标识别[5-8]、图像检索[9

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本文编号：692069