Parzen窗算法下图像视觉显著目标识别仿真

作     者：倪波 蔡贤涛 NI Bo;CAI Xian-tao

作者机构：湖北理工学院计算机学院湖北黄石435003 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2023年第40卷第11期

页      面：161-164,266页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：湖北省中青年创新团队计划(视觉分析与智能计算团队(T201927)) 湖北省自然科学基金(2022CFB524) 

主　　题：超像素分割 图像分割 特征提取 

摘      要：受光照、尺度、噪声等影响,图像目标在识别结果会存在一定的偏差,为此提出基于Parzen算法的图像视觉显著目标识别算法。对图像的超像素实施分割处理,并将图像内超像素块作为图像结构顶点,基于Parzen窗算法对顶点密度计算后,结合K-means算法实现图像分割处理;依据分割结果采用马尔科夫确定图像显著区域,通过对图像视觉显著区域特征的提取,将其作为特征向量输入到PSO-SVM模型中训练,实现图像视觉显著目标识别。实验结果表明,通过对上述方法开展图像分割、目标识别和识别耗时测试,验证了所提方法的可行性。