检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

融合对比度与背景先验的显著目标检测算法

计算机辅助设计与图形学学报 2016年第1期28卷 82-89页

作者：蒋娇陆平朱恒亮董振江贾霞马利庄上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 东南大学信息科学与工程学院南京210000 中兴通讯股份有限公司云计算及IT研究院南京210000

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得... 详细信息

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得到任一像素块与前景的相关性;然后根据背景先验将图像边界像素块定义为伪背景区域,通过计算像素块与伪背景区域的相似度得到像素块与背景的相关性;最后通过能量优化函数结合像素块与前景、背景的相关性,得到该像素块的显著值.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能更好地使显著目标整体高亮,抑制背景噪声,得到较符合视觉感知的显著图.

关键词：对比度先验背景先验显著边缘全局对比度相似块空间分布能量优化函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

结合背景先验和对象先验的显著性检测

应用科学学报 2016年第4期34卷 451-460页

作者：岳珂娟郑明才肖建华伍炯星湖南第一师范学院信息科学与工程学院长沙410205 中南大学湘雅三医院长沙410013

提出一个结合背景先验和对象先验的显著性检测方法.首先,基于背景先验计算两个互补的测地线显著图,即基于纹理特征的测地线显著图和基于颜色特征的测地显著图;然后,计算基于对象先验的显著图;最后,训练一个贝叶斯分类器,并将这3个显著... 详细信息

提出一个结合背景先验和对象先验的显著性检测方法.首先,基于背景先验计算两个互补的测地线显著图,即基于纹理特征的测地线显著图和基于颜色特征的测地显著图;然后,计算基于对象先验的显著图;最后,训练一个贝叶斯分类器,并将这3个显著图融合,得到最终的结果.在当前使用最广且最大的用于显著性检测方法评价的公开数据集ASD和MSRA5000上的实验结果表明,该方法优于目前已有的15种方法.

关键词：显著性检测背景先验测地线显著性对象性特征整合

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度选择性差异及背景先验的显著性检测

北京工业大学学报 2019年第9期45卷 838-852页

作者：付利华李灿灿崔鑫鑫王丹彭硕北京工业大学信息学部

为了解决基于二维图像的显著性检测方法中出现的光噪声、前景背景相似、多目标遮挡等问题,有效地突出显著区域并抑制背景区域,基于颜色、深度信息提出一种基于深度选择性差异及背景先验的显著性检测模型.首先,根据深度图质量进行颜色以... 详细信息

为了解决基于二维图像的显著性检测方法中出现的光噪声、前景背景相似、多目标遮挡等问题,有效地突出显著区域并抑制背景区域,基于颜色、深度信息提出一种基于深度选择性差异及背景先验的显著性检测模型.首先,根据深度图质量进行颜色以及深度特征所占比例的调节;其次,依据深度图的内在特性,计算图像的基于深度选择性差异的显著性;然后,基于所获取的边界背景集合和基于深度先验的背景集合,计算图像的基于背景先验的显著性;最后,对前期得到的2个显著图进行融合及调整,并对显著图进行优化,得到最终的显著性检测结果.实验结果表明,该模型能较好地反映颜色以及深度信息对显著性检测的影响,计算结果更符合人类视觉.

关键词：三维视觉信息显著性检测深度选择性差异背景先验深度图边界连通性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

利用背景先验的显著性检测算法

中国图象图形学报 2016年第2期21卷 165-173页

作者：张巧荣河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450002

目的针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法。方法首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素。然后,在每种尺度下根据各超像素之间的特征差异估计背景,提取背景区域,获取背景先验知识。根... 详细信息

目的针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法。方法首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素。然后,在每种尺度下根据各超像素之间的特征差异估计背景,提取背景区域,获取背景先验知识。根据背景先验计算各超像素的显著性,得到显著图。最后,将不同超像素尺度下的显著图进行融合得到最终显著图。结果在公开的MASR-1000、ECSSD、SED和SOD数据集上进行实验验证,并和目前流行的算法进行实验对比。本文算法的准确率、召回率、F-Measure以及平均绝对误差均在4个数据集上的平均值分别为0.718 9、0.699 9、0.708 6和0.042 3,均优于当前流行的算法。结论提出了一种新的显著性检测算法,对原始图像进行多尺度分析,利用背景先验计算视觉显著性。实验结果表明,本文算法能够完整、准确地检测显著性区域,适用于自然图像的显著性目标检测或目标分割应用。

关键词：显著性检测背景先验多尺度分析显著图视觉显著性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融合背景先验与中心先验的显著性目标检测

中国图象图形学报 2017年第5期22卷 584-595页

作者：周帅骏任福继堵俊杨赛南通大学电气工程学院南通226019 德岛大学理工学研究部

目的现有的显著性目标检测算法通常基于单一的先验信息,导致提取的原图像信息不全面,为了解决该问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验相融合的显著目标检测算法。方法该方法首先以边缘超像素为吸收节点,利用马尔可夫吸收链计算其他... 详细信息

目的现有的显著性目标检测算法通常基于单一的先验信息,导致提取的原图像信息不全面,为了解决该问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验相融合的显著目标检测算法。方法该方法首先以边缘超像素为吸收节点,利用马尔可夫吸收链计算其他超像素的平均吸收时间作为背景先验值,得到背景先验图;然后使用改进Harris角点检测估计目标区域位置,建立峰值位于目标中心的2维高斯函数,计算各超像素的中心先验值,获取中心先验图;最后将背景先验图与中心先验图相融合得到显著图。同时该方法融合多尺度检测结果,进一步提高显著值的准确性。结果通过ASD、SED1、SED2和SOD 4个公开数据库对比验证了基于背景先验与中心先验相融合算法具有较高的查准率、查全率和F-measure,相较于基于马尔可夫吸收链算法均提高了3%以上,总体效果明显优于目前的10种主流算法。结论相较于基于单一先验信息的算法,基于背景先验与中心先验相融合的算法充分利用了图像信息,在突出全局对比的同时也保留了较多的局部信息,能高亮地凸显图像中的显著性目标。该方法在检测单一目标的图片时效果显著,但对于多目标的显著性检测尚有不足。

关键词：显著性检测中心先验背景先验多尺度检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进背景先验和前景先验的显著性检测

小型微型计算机系统 2021年第1期42卷 178-184页

作者：唐立婷段先华鲁文超江苏科技大学计算机学院江苏镇江212003

针对传统的流行排序显著性检测算法存在的问题,本文提出了改进背景先验和前景先验的显著性检测.首先计算图像的凸包,并将图像分割成不同尺度的超像素;然后以凸包区域之外的超像素为背景种子,结合多尺度下图像的多种底层特征得到最终的... 详细信息

针对传统的流行排序显著性检测算法存在的问题,本文提出了改进背景先验和前景先验的显著性检测.首先计算图像的凸包,并将图像分割成不同尺度的超像素;然后以凸包区域之外的超像素为背景种子,结合多尺度下图像的多种底层特征得到最终的背景显著图;第三,以凸包区域之内的超像素为前景种子,结合多尺度下图像的多种底层特征得到最终的前景显著图;第四,融合最终的背景显著图和最终的前景显著图得到弱显著图,通过多核增强(MKB)算法对由弱显著图生成的训练样本进行强分类,生成强显著图;最后综合强弱显著图,得到最终的显著图.通过在MSRA1000,PASCAL和ECSSD数据集上与其他13种算法进行对比,验证了本文算法在显著目标检测的准确性方面更具优势.

关键词：凸包超像素流形排序背景先验前景先验

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于区域对比度和背景先验的显著目标检测

计算机工程与应用 2016年第21期52卷 36-41页

作者：张晴林家骏石艳娇上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 华东理工大学自动化研究所上海200237

针对现有算法对复杂背景的图像检测效果较差的问题,提出融合区域对比度和背景先验的显著目标检测算法。首先利用超像素分割将图像分割成感知均匀的图像块,然后根据区域对比度计算全局对比度特征和空间聚集度特征,再根据背景先验得到背景... 详细信息

针对现有算法对复杂背景的图像检测效果较差的问题,提出融合区域对比度和背景先验的显著目标检测算法。首先利用超像素分割将图像分割成感知均匀的图像块,然后根据区域对比度计算全局对比度特征和空间聚集度特征,再根据背景先验得到背景集,计算图像块与背景集间的相似性特征,接着对三个特征显著图进行融合计算,最后根据每个像素与周围超像素的颜色和距离对比度得到每个像素的显著值。实验结果表明,所提算法能较均匀高亮整个目标且有效抑制无关背景信息。

关键词：显著目标检测显著性背景先验区域对比度

融合似物性前景对象与背景先验的图像显著性检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与科学 2018年第9期40卷 1679-1688页

作者：郭鹏飞金秋刘万军辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

为了在复杂背景图像中准确地提取出图像的显著区域,提出一种结合似物性前景对象与背景先验知识的图像显著性检测方法(OFOBP)。该方法首先对图像进行超像素分割,计算超像素颜色空间分布,得到初始显著图;利用似物性检测方法获取多个目标窗... 详细信息

为了在复杂背景图像中准确地提取出图像的显著区域,提出一种结合似物性前景对象与背景先验知识的图像显著性检测方法(OFOBP)。该方法首先对图像进行超像素分割,计算超像素颜色空间分布,得到初始显著图;利用似物性检测方法获取多个目标窗口,由窗口建立搜索区域,结合二值化的初始显著图优化目标窗口;再利用多窗口特征对超像素做前景对象预测,获取前景显著图;其次建立背景模板,计算稀疏重构误差获取背景先验图;最后融合两种显著图,得到最终显著检测结果。在公开数据集上与11种算法进行比较,本文算法能够较为准确地检测出显著区域,尤其是在复杂背景下对多个显著目标的检测,存在明显的优势。

关键词：显著性检测似物性检测超像素颜色空间分布窗口优化多窗口特征背景先验

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

简单背景先验下的显著性目标检测算法

现代电子技术 2020年第7期43卷 39-42,47页

作者：王梓州吴加莹杨赛堵俊南通大学电气工程学院江苏南通226019 南通先进通信技术研究院江苏南通226019

针对当前算法中采用过强的背景假设和中心偏置会造成错误检测,以及借助机器学习方法会大大增加复杂度的问题,提出使用过分割后的图像4个顶点超像素块作为背景先验信息,将其与改进的高斯模型相融合,然后对其进行空间优化,并使用元胞自动... 详细信息

针对当前算法中采用过强的背景假设和中心偏置会造成错误检测,以及借助机器学习方法会大大增加复杂度的问题,提出使用过分割后的图像4个顶点超像素块作为背景先验信息,将其与改进的高斯模型相融合,然后对其进行空间优化,并使用元胞自动机将多个尺度下的显著结果进行融合。在公开数据库上与多种主流算法进行对比评测中,所提算法表现出明显的优越性。相较于以往算法将图像四周选为背景信息,文中算法所选取的背景信息则更为简单准确,同时也降低了计算复杂度,能够快速准确地提取出显著目标区域。

关键词：目标检测背景定位模型融合空间优化背景先验显著性计算