多特征融合的低景深图像前景提取算法
Foreground Extraction from Low Depth-of-field Images Based on Colour-texture and HOS Features作者机构：华南农业大学工程学院广州510642 中山大学信息科学与技术学院广州510275
出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)
年 卷 期：2013年第39卷第6期
页 面：846-851页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(31201129) 高等学校博士点基金(20120171110037) 广东省自然科学基金重点项目(S2012020011114) 广东省科技计划项目(2011B-020308009) 公益性行业(农业)科研专项经费项目(200903023-01)资助~~
摘 要：针对低景深(Low depth-of-field,DOF)图像,提出了一种融合纹理、颜色和高阶统计量(Higher-order statistics,HOS)特征的聚焦前景提取方法.首先,根据相似性最大化原则,通过迭代获得纹理和颜色特征的优化权重,实现低景深图像的区域分割.然后,根据优化权重值计算颜色空间上的加权HOS值,并结合区域归属前景的划分策略,实现低景深图像的前景提取.实验结果表明,该算法可以同时取得较高的主观和客观评价效果.
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