本文關(guān)鍵詞：Smoothness加強(qiáng)的全局和局部顯著目標(biāo)檢測(cè)

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【摘要】：顯著目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要組成部分。針對(duì)基于對(duì)比度的方法存在的前景和背景容易被誤檢的問(wèn)題,提出Smoothness加強(qiáng)的全局和局部顯著目標(biāo)檢測(cè)的方法。在全局對(duì)比度檢測(cè)過(guò)程中引入中心先驗(yàn)知識(shí),在局部對(duì)比度檢測(cè)過(guò)程中引入Compactness特征,再使用Smoothness特征加強(qiáng)全局的顯著性及局部的顯著性,最后將全局顯著圖和局部顯著圖進(jìn)行線性融合。在MSRA-1000、ECSSD數(shù)據(jù)集上的評(píng)估中,該算法有更高的準(zhǔn)確率,在CSSD數(shù)據(jù)集上能和最先進(jìn)算法相媲美。實(shí)驗(yàn)表明,從全局和局部?jī)蓚�(gè)角度出發(fā)的顯著性檢測(cè)的方法能夠有效的互補(bǔ),Smoothness能夠有效加強(qiáng)前景和背景的差異性,并且有效糾正一些誤檢現(xiàn)象,從而取得更好的結(jié)果。
【作者單位】： 安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：安徽高校省級(jí)自然科學(xué)研究項(xiàng)目(KJ2015A009) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金聯(lián)合課題(20133401110009)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 最近,致力于找到圖像中最重要部分的顯著性檢測(cè)已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域越來(lái)越普及。正確提取這些重要目標(biāo)區(qū)域可以大大提高圖像處理與分析的效率和正確性。顯著性檢測(cè)可以被應(yīng)用在許多視覺(jué)工作,如圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、視頻跟蹤、圖像分類、圖像壓縮。 通常,顯著性檢測(cè)可

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本文編號(hào)：1194888