本文關鍵詞：自然場景下的顯著性檢測優(yōu)化方法

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【摘要】：為滿足自然場景下顯著性檢測精度的要求,提出了一種顯著性檢測優(yōu)化方法。該方法采用簡單線性迭代聚類分割算法將圖像分割為多個超像素區(qū)域,并提取顏色區(qū)域對比度特征。通過Harris角點檢測算法定位目標的大致幾何中心,以中心概率的形式表征目標空間分布特征,并進行目標位置自適應的特征融合�；谀繕丝臻g分布特征和圖像灰度重心,實現抑制背景、增強目標的顯著圖優(yōu)化;利用針對顯著性值的空間平滑技術,可增加顯著圖的連續(xù)性。實驗結果表明,該方法在幾個公開的測試集中的測試具有較高的準確率、召回率和較低的平均絕對誤差,可應用于復雜自然場景下的顯著性檢測。
【作者單位】： 河海大學物聯網工程學院;
【關鍵詞】： 機器視覺 顯著性檢測 顯著性優(yōu)化 目標空間分布特征
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 顯著性檢測是人類視覺注意機制中一種非常重要的機制,它可以幫助人類快速有效地從大量復雜的視覺數據中挑選出最突出和高度相關的主題[1]。顯著性檢測方法廣泛應用于計算機視覺應用中各種具有挑戰(zhàn)性的任務中,比如感興趣目標的圖像分割[2-4]、目標識別[5-8]、圖像檢索[9

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本文編號：692069