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改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法
被引量：
19
1
作者
林晓
王燕玲
+2 位作者
朱恒亮
马利庄
蒋林华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期221-228,共8页
针对目前显著性检测算法的准确性仍不是很理想的问题,提出改进已有的贝叶斯模型的显著性检测算法.首先利用图像压缩得到压缩图,结合经典的Harris算子来对原图和压缩图进行角点检测,利用角点得到两种图的最小凸包,将两者求交集来得到更...
针对目前显著性检测算法的准确性仍不是很理想的问题,提出改进已有的贝叶斯模型的显著性检测算法.首先利用图像压缩得到压缩图,结合经典的Harris算子来对原图和压缩图进行角点检测,利用角点得到两种图的最小凸包,将两者求交集来得到更合理的改进凸包;然后利用空间稀疏聚类算法结合改进凸包和超像素来得到先验图;再利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率;最后根据已有的先验图和似然概率结合贝叶斯模型来得到显著性图,通过优化处理得到最终的显著性检测结果.在公开数据集MSRA和SED上进行仿真实验的结果表明,该算法不仅能够提高显著度图的视觉效果,而且查全率和查准率,F-measure,MAE等评价指标也比传统算法有明显提升.
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关键词
显著性检测
凸包
贝叶斯模型
准确率-召回率曲线
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职称材料
基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法
被引量：
4
2
作者
鲁文超
段先华
+1 位作者
徐丹
王万耀
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期295-300,共6页
针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法(MR)在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图;其次通过高斯金...
针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法(MR)在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图;其次通过高斯金字塔算法对图像进行降采样,得到3种不同尺度的图像(包括原图),结合经典的Harris算子检测不同尺度图像的角点,求三者的交集,得到更合理的凸包;然后利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率;最后根据已有的先验图和似然概率,利用贝叶斯模型计算显著图,并进行优化处理得到最终的显著图。为了验证该算法的正确性和有效性,在公开数据集MSRA1000和ECSSD上进行仿真实验。结果表明,该算法不仅能够得到较好的视觉效果,而且召回率、准确率和F-measure等评价指标比传统算法有明显提升。
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关键词
显著性检测
流形排序算法
凸包
贝叶斯模型
准确率-召回率曲线
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职称材料
题名
改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法
被引量：
19
1
作者
林晓
王燕玲
朱恒亮
马利庄
蒋林华
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
上海师范大学信息与机电工程学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期221-228,共8页
基金
国家自然科学基金联合项目(U1304616)
国家自然科学基金青年项目(61502220)
+2 种基金
国家自然科学基金面上项目(61472245)
东方学者基金(15HJPY-MS02)
上海市自然科学基金(15ZR1428600)
文摘
针对目前显著性检测算法的准确性仍不是很理想的问题,提出改进已有的贝叶斯模型的显著性检测算法.首先利用图像压缩得到压缩图,结合经典的Harris算子来对原图和压缩图进行角点检测,利用角点得到两种图的最小凸包,将两者求交集来得到更合理的改进凸包;然后利用空间稀疏聚类算法结合改进凸包和超像素来得到先验图;再利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率;最后根据已有的先验图和似然概率结合贝叶斯模型来得到显著性图,通过优化处理得到最终的显著性检测结果.在公开数据集MSRA和SED上进行仿真实验的结果表明,该算法不仅能够提高显著度图的视觉效果,而且查全率和查准率,F-measure,MAE等评价指标也比传统算法有明显提升.
关键词
显著性检测
凸包
贝叶斯模型
准确率-召回率曲线
Keywords
saliency detection
convex hull
Bayesian model
precision
-
recall curves
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法
被引量：
4
2
作者
鲁文超
段先华
徐丹
王万耀
机构
江苏科技大学
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期295-300,共6页
基金
国家自然科学基金项目(6177244)
江苏省高校自然科学研究面上项目(16KJB52009)
江苏省研究生创新计划项目(KYCX18_2331)资助
文摘
针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法(MR)在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图;其次通过高斯金字塔算法对图像进行降采样,得到3种不同尺度的图像(包括原图),结合经典的Harris算子检测不同尺度图像的角点,求三者的交集,得到更合理的凸包;然后利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率;最后根据已有的先验图和似然概率,利用贝叶斯模型计算显著图,并进行优化处理得到最终的显著图。为了验证该算法的正确性和有效性,在公开数据集MSRA1000和ECSSD上进行仿真实验。结果表明,该算法不仅能够得到较好的视觉效果,而且召回率、准确率和F-measure等评价指标比传统算法有明显提升。
关键词
显著性检测
流形排序算法
凸包
贝叶斯模型
准确率-召回率曲线
Keywords
Saliency detection
Manifold Ranking algorithm
Convex hull
Bayesian model
precision
-
recall curves
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法
林晓
王燕玲
朱恒亮
马利庄
蒋林华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法
鲁文超
段先华
徐丹
王万耀
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
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