显著区域检测技术研究 被引量：4

1

作者 梁晔 于剑 +1 位作者 郎丛妍 刘宏哲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期27-32,共6页

显著区域检测是计算机视觉中非常活跃的研究方向,其应用领域极为广泛。如何快速准确地找到图像的显著区域尚未形成完整的理论体系,且与具体应用密切相关,对研究人员来说仍是一个富有挑战的课题。对显著区域检测技术进行了综述。首先深... 显著区域检测是计算机视觉中非常活跃的研究方向,其应用领域极为广泛。如何快速准确地找到图像的显著区域尚未形成完整的理论体系,且与具体应用密切相关,对研究人员来说仍是一个富有挑战的课题。对显著区域检测技术进行了综述。首先深入讨论了自底向上和自顶向下的显著区域检测方法,对方法进行了归类,并对典型方法进行了梳理;其次讨论了算法的评价标准和目前流行的显著性评测数据库;最后对目前存在的问题进行了总结,给出了未来的研究方向。 展开更多

关键词 显著性 视觉注意 显著区域检测 自顶向下 自底向上

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于边缘盒与低秩背景的图像显著区域检测算法 被引量：3

2

作者 申瑞杰 张军朝 郝敬滨 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期298-303,共6页

针对现有显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出了一种新颖的图像显著区域检测方法,该方法结合了边缘盒粗定位和低秩背景模型细筛选来提高显著区域的检测性能。首先,对基于边缘盒的图像显著区域检测方法进行改进,采用OTS... 针对现有显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出了一种新颖的图像显著区域检测方法,该方法结合了边缘盒粗定位和低秩背景模型细筛选来提高显著区域的检测性能。首先,对基于边缘盒的图像显著区域检测方法进行改进,采用OTSU方法自适应计算边缘模值的最佳分割阈值,以替代固定分割阈值,降低边界点检测误差;其次,在基于边缘盒检测到的可疑显著区域上,采用鲁棒主成分分析方法获取图像的低秩分量,构建背景模型,并基于背景差分方法剔除背景区域,减少显著区域的虚检现象。在PASCAL VOC 2007数据集上的实验结果表明,提出的方法明显提高了显著区域检测的精确度和召回率,同时具有较高的检测效率。 展开更多

关键词 显著区域检测 边缘盒 鲁棒主成分分析 低秩背景 OTSU

在线阅读 下载PDF 职称材料

显著区域检测的建筑物检索 被引量：1

3

作者 单列 刘政凯 《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第6期1145-1149,共5页

建筑物特征的自动描述以及建筑物的检索在自动导航和自动定位系统中都有着非常重要的作用。传统的彩色直方图的描述和检索方法丢掉了建筑物重要的结构特征信息。为了充分利用这些结构信息,提出了一种显著区域检测的建筑物检索方法。首... 建筑物特征的自动描述以及建筑物的检索在自动导航和自动定位系统中都有着非常重要的作用。传统的彩色直方图的描述和检索方法丢掉了建筑物重要的结构特征信息。为了充分利用这些结构信息,提出了一种显著区域检测的建筑物检索方法。首先利用尺度显著区域检测技术提取建筑物的结构特征信息,然后用一种改进的EMD(Earth Mover′s Distance)距离来衡量各个建筑物的结构信息之间的差异,最后进行检索。实验结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 特征描述 显著区域检测 EMD距离 图像检索

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合超像素和直方图阈值的显著区域检测算法 被引量：1

4

作者 张晴 林家骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期22-27,共6页

由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著... 由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,计算每个超像素的平均显著度值,并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图,利用新显著图的直方图将显著图二值化以确定显著目标,利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验结果表明,在不同的显著图上,所提算法能有效检测显著区域,在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优于现有算法。 展开更多

关键词 显著区域检测 超像素分割 直方图阈值化分割

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于稀疏表示的图像显著区域检测算法

5

作者 张巧荣 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第6期200-202,259,共4页

针对图像的显著区域检测问题,提出一种基于稀疏表示的显著区域检测算法。该算法首先利用稀疏编码对图像进行特征描述,然后根据图像的稀疏编码进行视觉显著性的计算,而不是对原始图像直接进行处理,提高计算的效率。最后,根据视觉显著性... 针对图像的显著区域检测问题,提出一种基于稀疏表示的显著区域检测算法。该算法首先利用稀疏编码对图像进行特征描述,然后根据图像的稀疏编码进行视觉显著性的计算,而不是对原始图像直接进行处理,提高计算的效率。最后,根据视觉显著性的计算结果,进行显著性区域分割。在公开的测试图像集上进行实验,并和目前几种流行的算法进行实验对比。实验结果表明,该算法用于图像的显著区域检测是正确有效的。 展开更多

关键词 显著区域检测 稀疏表示 视觉显著性 显著图

在线阅读 下载PDF 职称材料

由粗定位到精提取的图像显著区域检测 被引量：3

6

作者 赵克军 胡骁东 张弘 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第31期67-73,共7页

图像显著区域检测旨在找出最具信息性的图像,将该任务归纳为一种由粗定位到精提取的处理过程。首先,将图像过分割为超像素,并根据其颜色差异、分形差异及空间分布求得一个表征超像素间相似性的矩阵。依据这个矩阵,利用相似传播算法对超... 图像显著区域检测旨在找出最具信息性的图像,将该任务归纳为一种由粗定位到精提取的处理过程。首先,将图像过分割为超像素,并根据其颜色差异、分形差异及空间分布求得一个表征超像素间相似性的矩阵。依据这个矩阵,利用相似传播算法对超像素聚类;并通过度量类间颜色对比度、类的结构紧凑度与偏离中心度评价每类的显著度。然后,通过比较像素与每类的颜色差异及位置关系更新像素的显著度,最终得到像素精度的、全分辨率的显著性图。对当前流行数据库的实验测试表明,算法具有令人满意的检测效果。 展开更多

关键词 视觉选择性注意机制 显著区域检测 超像素 对比度分析 粗定位 精提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合双向注意的全卷积编解码显著区域检测

7

作者 刘丽英 田媚 +1 位作者 黄雅平 邹琪 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1139-1147,共9页

为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层... 为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层特征与低层高分辨率特征相连接,输出不同分辨率特征下的显著图;最后对其采用最小二乘估计法找到最优权值进行加权结合,得到最终的显著图.在5个公开数据集上与当前流行的模型进行对比,结果表明该模型的性能优于其他模型. 展开更多

关键词 显著区域检测 全卷积网络 编码 解码 最小二乘估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于分块对比的多尺度图像显著区域检测

8

作者 范青 于凤芹 陈莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期162-166,共5页

针对图像显著区域检测区域轮廓不明确,抗噪能力弱的问题,提出一种基于分块对比的多尺度图像显著区域检测。该方法以Itti模型为基础,在多尺度下提取图像特征以更全面地表现图像的总体特征;以图像块为单位计算图像的局部对比度作为图像的... 针对图像显著区域检测区域轮廓不明确,抗噪能力弱的问题,提出一种基于分块对比的多尺度图像显著区域检测。该方法以Itti模型为基础,在多尺度下提取图像特征以更全面地表现图像的总体特征;以图像块为单位计算图像的局部对比度作为图像的显著值;用自适应阈值法从显著图中提取显著区域。仿真实验结果表明,该方法能够准确地提取图像的显著性区域,使区域具有明确的边界。 展开更多

关键词 显著区域检测 多尺度 图像分块 对比显著度

在线阅读 下载PDF 职称材料

具有目标偏见的全局对比度显著性区域检测 被引量：2

9

作者 蔡强 薛子育 +1 位作者 毛典辉 李海生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2489-2496,共8页

针对全局对比度的显著性检测算法在图像边缘处的物体检测不完全的缺点,提出一种具有目标偏见的全局对比度显著性检测方法。在基于图的分割以后,利用全局对比度计算显著性值。根据显著性物体出现的位置调整高斯模型中心。利用分割区块相... 针对全局对比度的显著性检测算法在图像边缘处的物体检测不完全的缺点,提出一种具有目标偏见的全局对比度显著性检测方法。在基于图的分割以后,利用全局对比度计算显著性值。根据显著性物体出现的位置调整高斯模型中心。利用分割区块相对显著性物体的位置与全局对比度确定显著性值。文中方法考虑了全局对比度和显著物体的空间位置,全局对比度算法图像中心确定方式有了改进。理论分析和实验结果表明,该方法可以很好的适用于各类图像的显著性检测,主观效果得到改善,客观指标得到提高。 展开更多

关键词 目标偏见 全局对比度 显著区域检测 中心偏见 高斯模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于对比度与最小凸包的显著性区域检测算法 被引量：10

10

作者 范敏 陈曦 +2 位作者 王楷 李志勇 王晓峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2328-2334,共7页

显著性检测算法常通过计算像素或像素块之间的对比度来确定显著性,但是图像背景中经常会出现特殊区域与图像其他部分也有较大的对比度,导致基于对比度的显著性检测算法无法将这部分背景区域与主要目标区分开。提出一种基于对比度与最小... 显著性检测算法常通过计算像素或像素块之间的对比度来确定显著性,但是图像背景中经常会出现特殊区域与图像其他部分也有较大的对比度,导致基于对比度的显著性检测算法无法将这部分背景区域与主要目标区分开。提出一种基于对比度与最小凸包的显著性区域检测算法。以超像素作为基本计算单位,使用Wasserstein距离衡量超像素之间的差异,通过计算超像素间的全局与局部对比度得到对比度显著图;找出图像中特征点Harris角点的最小凸包,以最小凸包几何中心为中心点,根据每个超像素与中心点的距离计算中心显著图;最后将对比度显著图与中心显著图相结合得到最终的显著图,这种算法可以有效地将背景中具有高对比度的区域区分开。在Corel和MSRA图像数据库上进行仿真实验,结果表明该文所提算法对显著区域检测的查准率、查全率等仿真评价指标相对于传统算法都有明显的提升。 展开更多

关键词 显著性区域检测 超像素 Wasserstein距离 HARRIS角点 最小凸包

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于KL散度及多尺度融合的显著性区域检测算法 被引量：16

11

作者 罗会兰 万成涛 孔繁胜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1594-1601,共8页

基于对超像素颜色概率分布间KL散度的计算,以及对多尺度显著图的融合处理,该文提出一种新的显著性区域检测算法。首先,采用超像素算法多尺度分割图像,在各尺度下用分割产生的超像素为节点,并依据超像素分割数量对各超像素进行适当邻接... 基于对超像素颜色概率分布间KL散度的计算,以及对多尺度显著图的融合处理,该文提出一种新的显著性区域检测算法。首先,采用超像素算法多尺度分割图像,在各尺度下用分割产生的超像素为节点,并依据超像素分割数量对各超像素进行适当邻接连通扩展,构建无向扩展闭环连通图。其次,依据颜色判别力聚类量化各超像素内颜色,统计颜色聚类标签的概率分布,用概率分布间KL散度的调和平均值为扩展闭环连通图的边加权,再依据区域对比度并结合边界连通性,获取各尺度下的显著图。最后,平均融合各尺度下显著图,并进行优化处理,得到最终的显著图。在一些大型参考数据集上进行大量实验表明,所提算法优于当前一些先进算法,具有较高精确度和召回率,并且可以产生平滑显著图。 展开更多

关键词 显著性区域检测 多尺度融合 KL散度 闭环连通图

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合去卷积与跳跃嵌套结构的显著性区域检测 被引量：5

12

作者 余春艳 徐小丹 钟诗俊 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2150-2158,共9页

针对深度学习的显著性区域检测方法大多存在的显著性图边界信息丢失、轮廓模糊等问题,提出将全局嵌套边缘检测(HED)模型迁移至显著性区域检测任务以增强边界检测,在其基础网络结构之上融入去卷积模块与跳跃嵌套结构,构建了面向显著性区... 针对深度学习的显著性区域检测方法大多存在的显著性图边界信息丢失、轮廓模糊等问题,提出将全局嵌套边缘检测(HED)模型迁移至显著性区域检测任务以增强边界检测,在其基础网络结构之上融入去卷积模块与跳跃嵌套结构,构建了面向显著性区域检测的HED-DSN模型.首先利用去卷积模块以乘积的方式结合底层与高层信息,然后利用跳跃嵌套结构以通道连接的方式将不同层次的特征进行融合,最后用全连接条件随机场对预测得到的显著性图进行优化.在MSRA-B, ECSSD, HKU-IS, SOD和DUT-OMRON共5个数据集上进行实验及模型评价,结果表明,HED-DSN模型在各数据集上均表现良好,不仅能准确地定位出显著性区域,且检测出的区域完整、边界清晰;在客观指标上,该模型的总体性能优于目前最好的DSS模型,且在SOD数据集上提高了近0.7%. 展开更多

关键词 显著性区域检测 端到端 去卷积 跳跃嵌套结构 全连接条件随机场

在线阅读 下载PDF 职称材料

图像显著性区域检测:一种多层次融合的方法 被引量：1

13

作者 张世辉 候芳 +1 位作者 段亮亮 孔令富 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第8期1876-1881,共6页

图像中的显著性区域是图像中具有特殊特征的区域,由于不同特征甚至不同方式提取的相同特征都可以从不同方面反映图像的显著性,因此提出一种多层次融合的图像显著性区域检测方法.该方法首先在底层上融合图像的区域颜色特征、区域纹理特... 图像中的显著性区域是图像中具有特殊特征的区域,由于不同特征甚至不同方式提取的相同特征都可以从不同方面反映图像的显著性,因此提出一种多层次融合的图像显著性区域检测方法.该方法首先在底层上融合图像的区域颜色特征、区域纹理特征和区域空间相干性得到区域对比度图,然后根据中心先验和颜色先验生成高层先验图并将其与区域对比度图进行融合得到初步的显著性图,最后在尺度空间上融合各个尺度下的初步显著性图得到具有各个尺度显著性图特点的最终的高质量显著性图.由于该方法同时考虑了不同特征的区域对比度、空间相干性、高层先验知识、尺度空间等多层次信息,所以在国际上现有最大的公开测试集上的测试结果表明,与现有显著性区域检测方法相比,所提方法具有更高的精确度和更好的召回率. 展开更多

关键词 显著性区域检测 显著性图 多层次融合 区域对比度 先验知识 尺度空间

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进图割的显著性区域检测算法 被引量：4

14

作者 朱驰 陈昌志 +1 位作者 王宁 安世全 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第6期1560-1564,共5页

为快速准确地提取图像中的显著性区域,提出一种改进图割的显著性区域检测算法。采用改进的图割算法对图像进行预分割,将图像分成若干子区域,在此基础上利用区域间对比度计算各区域的显著性值,得到图像的显著图,利用迭代阈值分割算法对... 为快速准确地提取图像中的显著性区域,提出一种改进图割的显著性区域检测算法。采用改进的图割算法对图像进行预分割,将图像分成若干子区域,在此基础上利用区域间对比度计算各区域的显著性值,得到图像的显著图,利用迭代阈值分割算法对图像显著图进行分割处理,通过图像去噪完整有效地提取出显著性区域。实验结果表明,该算法能够准确地提取出图像中的显著性区域,与传统方法相比,使用该算法提取出的显著性区域更完整、准确,提高了效率。 展开更多

关键词 显著性区域检测 区域对比度 图割 迭代阈值分割 图像去噪

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于全卷积网络的语义显著性区域检测方法研究 被引量：6

15

作者 郑云飞 张雄伟 +1 位作者 曹铁勇 孙蒙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2593-2601,共9页

基于底层视觉特征和先验知识的显著性区域检测算法难以检测一些复杂的显著性目标,人的视觉系统能分辨这些目标是由于其中包含丰富的语义知识.本文构建了一个基于全卷积结构的语义显著性区域检测网络,用数据驱动的方式构建从图像底层特... 基于底层视觉特征和先验知识的显著性区域检测算法难以检测一些复杂的显著性目标,人的视觉系统能分辨这些目标是由于其中包含丰富的语义知识.本文构建了一个基于全卷积结构的语义显著性区域检测网络,用数据驱动的方式构建从图像底层特征到人类语义认知的映射,提取语义显著性区域.针对网络提取的语义显著性区域的缺点,本文进一步引入颜色信息、目标边界信息、空间一致性信息获得准确的超像素级前景和背景概率.最后提出一个优化模型融合前景和背景概率信息、语义信息、空间一致性信息得到最终的显著性区域图.在6个数据集上与15种最新算法的比较实验证明了本文算法的有效性和鲁棒性. 展开更多

关键词 语义信息 全卷积网络 颜色外观模型 显著性区域检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

视觉图像显著性检测综述 被引量：16

16

作者 袁野 和晓歌 +5 位作者 朱定坤 王富利 谢浩然 汪俊 魏明强 郭延文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期84-91,共8页

当今图像数据呈爆炸式增长,如何利用计算机高效地获取、处理图片信息成为领域内重要的研究课题。在人类视觉注意机制的启发下,研究人员发现将这种机制引入机器图像处理任务中可以大大提高信息提取的效率,从而更好地节省有限的计算资源... 当今图像数据呈爆炸式增长,如何利用计算机高效地获取、处理图片信息成为领域内重要的研究课题。在人类视觉注意机制的启发下,研究人员发现将这种机制引入机器图像处理任务中可以大大提高信息提取的效率,从而更好地节省有限的计算资源。视觉图像显著性检测即利用计算机模拟人类的视觉注意机制,对图片中各部分信息的重要程度进行计算。其在图像分割、视频压缩、目标检测、图像索引等领域得到了广泛的应用,有着重要的研究价值。文中介绍了图像显著性检测算法的研究现状,首先以信息驱动来源为切入点,对显著性检测模型进行概述,之后分析了现有几种典型的显著性检测算法,并根据是否基于学习的模型将其分为基于非学习模型、基于传统机器学习模型以及基于深度学习模型3类。针对第一类,文中较为详细地对基于局部对比度和基于全局对比度的显著性检测算法进行了分类比较,指出了各自的优势与不足;针对后两类,分析了机器学习算法及深度学习在显著性检测中的应用。最后对现有的显著性检测算法进行了总结比较,对该领域研究的下一步发展方向进行了展望。 展开更多

关键词 显著区域检测 视觉显著性检测 深度学习 机器学习 视觉注意机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于图像单元对比度与统计特性的显著性检测 被引量：6

17

作者 唐勇 杨林 段亮亮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1632-1641,共10页

根据视觉注意机制,提出一种基于图像单元对比度与空间统计特性的可靠显著性区域检测方法.通过自适应的图像分割构造图像单元结构,以图像单元为基础,分别利用颜色对比度和空间统计特性两种模型进行显著性区域检测,最后,将两种模型的检测... 根据视觉注意机制,提出一种基于图像单元对比度与空间统计特性的可靠显著性区域检测方法.通过自适应的图像分割构造图像单元结构,以图像单元为基础,分别利用颜色对比度和空间统计特性两种模型进行显著性区域检测,最后,将两种模型的检测结果通过高斯模型进行结合,得到最终的显著性区域检测的结果.实验表明,该检测方法与现有的方法比较,具有更好的精度和召回率,能明显抑制复杂纹理和噪声,去除复杂背景的影响. 展开更多

关键词 显著性区域检测 自适应图像分割 颜色对比度 空间统计特性

在线阅读 下载PDF 职称材料

最优种子提取与局部平滑标签传播提升显著性检测模型

18

作者 李红 吴恩华 吴雯 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2017年第10期1853-1862,共10页

为了提高显著性检测的鲁棒性,提出一种基于最优种子选取及局部平滑标签传播的显著性检测模型.首先计算初始背景图并进行优化,对优化后的背景图进行随机采样来提取最优背景种子点;然后融合2种不同方式下获得的先验图来得到物体先验图,通... 为了提高显著性检测的鲁棒性,提出一种基于最优种子选取及局部平滑标签传播的显著性检测模型.首先计算初始背景图并进行优化,对优化后的背景图进行随机采样来提取最优背景种子点;然后融合2种不同方式下获得的先验图来得到物体先验图,通过对此先验图进行阈值化来提取最优前景种子点;最后基于上述提取策略得到的种子点,应用局部平滑标签传播模型预测其他区域的标签信息,从而获得显著图.在3个被广泛应用的数据集上进行定性与定量的实验结果表明,该模型能够有效地提升检测效果. 展开更多

关键词 显著性区域检测 背景先验 标签传播 局部平滑

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合视觉注意机制的图像显著性区域风格迁移方法 被引量：7

19

作者 王杨 郁振鑫 卢嘉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期118-123,共6页

对图像局部进行风格迁移通常会导致风格溢出和较小的区域风格化后效果不明显,针对该问题,提出一种图像显著性区域风格迁移方法。首先,根据人眼视觉注意机制的特点,对训练图像数据集中的显著性区域进行标注,采用快速语义分割模型进行训练... 对图像局部进行风格迁移通常会导致风格溢出和较小的区域风格化后效果不明显,针对该问题,提出一种图像显著性区域风格迁移方法。首先,根据人眼视觉注意机制的特点,对训练图像数据集中的显著性区域进行标注,采用快速语义分割模型进行训练,得出包含图像显著性区域的二值掩码图。然后,通过精简快速神经风格迁移模型网络层结构,并在生成网络部分采用实例正则化层,得出更具真实感的整体风格迁移结果。最后,将由语义分割得到的二值掩码图和整体风格迁移图相融合,输出最终的结果图像。在Cityscapes数据集和Microsoft COCO 2017数据集上设计了对比实验,结果显示,该方法对图像中的局部目标区域进行了均匀、细腻的风格化,且与背景区域能很好地融合在一起,实现更具真实感的风格迁移效果的同时,运行效率更占优势。 展开更多

关键词 风格迁移 显著性区域检测 语义分割 卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度监督显著目标检测的草莓图像分割 被引量：6

20

作者 钱文秀 常青 +1 位作者 向辉 康文斌 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期114-120,共7页

草莓图像的分割效果直接影响着草莓采摘机器人的实时作业,而目前的草莓图像分割算法大多只研究完全成熟及无遮挡情况下的草莓分割,无法实现草莓的多级分类及遮挡检测。本文提出了一种结合显著性区域检测的草莓图像分割方法,可适用于不... 草莓图像的分割效果直接影响着草莓采摘机器人的实时作业,而目前的草莓图像分割算法大多只研究完全成熟及无遮挡情况下的草莓分割,无法实现草莓的多级分类及遮挡检测。本文提出了一种结合显著性区域检测的草莓图像分割方法,可适用于不同明暗环境,并且有效地实现了对不同成熟度草莓的检测与分割,为后续实现多级分类提供了良好的数据支持。首先,使用限制对比度自适应直方图均衡化处理方法克服了实际采摘图像光线昏暗导致的分割困难;然后,使用结合短连接的整体嵌套显著目标检测算法,利用浅层侧面输出包含丰富细节优势及深层侧面输出定位显著区域优势,从而产生密集且准确的显著区;最后,将显著性区域作为Grabcut的前景进行分割,从而实现草莓图像的准确分割。实验数据及结果表明,本文方法在实际采摘中的遮挡及不同明暗环境下均可获得稳定而准确的分割结果。 展开更多

关键词 显著性区域检测 短连接 图割 限制对比度自适应直方图

在线阅读 下载PDF 职称材料