基于对比度与最小凸包的显著性区域检测算法 被引量：10

1

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

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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

2

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

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融合去卷积与跳跃嵌套结构的显著性区域检测 被引量：5

3

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

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图像显著性区域检测:一种多层次融合的方法 被引量：1

4

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

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改进图割的显著性区域检测算法 被引量：4

5

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

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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

6

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

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基于图像单元对比度与统计特性的显著性检测 被引量：6

7

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

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最优种子提取与局部平滑标签传播提升显著性检测模型

8

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

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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：6

9

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

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高层先验与低层特征相结合的图像显著性计算 被引量：1

10

作者 孔令富 段亮亮 +1 位作者 窦燕 吴培良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第6期1323-1328,共6页

图像显著性区域计算问题是一个非常具有挑战性的计算机视觉问题.由于单一因素很难将显著性物体均匀的突出出来,提出一种基于多特征融合的显著性区域检测方法.在高层先验知识的基础上,重新定义了两种显著性特征,包括边界特征和中心特征.... 图像显著性区域计算问题是一个非常具有挑战性的计算机视觉问题.由于单一因素很难将显著性物体均匀的突出出来,提出一种基于多特征融合的显著性区域检测方法.在高层先验知识的基础上,重新定义了两种显著性特征,包括边界特征和中心特征.另外在图像低层特征的基础上采用目前较为流行的对比度特征.针对上述三种显著性特征,构造一种有效的融合策略可以生成高质量的显著性图像.最后对显著性图像进行多尺度增强操作进一步提高检测结果.在国际上公开数据集MSRA-1000上进行测试,并与目前比较经典的显著性检测方法结果进行比较,结果表明,该文提出的方法在进行图像显著性分析时非常有效,总体性能要优于其他检测方法. 展开更多

关键词 图像处理 显著性区域检测 多特征融合 边界先验 中心先验

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典型室内场景显著性稀疏识别 被引量：2

11

作者 严晗 刘佶鑫 龚建荣 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期79-85,共7页

随着信息技术和智能机器人的发展与普及,场景识别作为重要的研究内容,已成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.解决室内场景分类精度低的问题,将有助于室内场景分类在场景图片检索、视频检索及机器人等领域中的应用.针对常规场... 随着信息技术和智能机器人的发展与普及,场景识别作为重要的研究内容,已成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.解决室内场景分类精度低的问题,将有助于室内场景分类在场景图片检索、视频检索及机器人等领域中的应用.针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种基于显著性检测的稀疏表示室内场景识别方法.该方法利用显著性区域检测算法提取出场景图像中人眼感兴趣的区域,并与稀疏表示结合进行场景识别.实验结果表明,将本方法应用在典型家庭室内场景(如卧室、厨房、衣帽间等),在识别正确率方面有一定的优势. 展开更多

关键词 场景识别 室内场景分类 显著性区域检测 稀疏表示

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基于深度监督显著目标检测的草莓图像分割 被引量：6

12

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

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基于显著图的输电线路杆塔图像拼接方法 被引量：4

13

作者 张旭 高佼 +2 位作者 王万国 刘俍 张晶晶 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期1133-1136,共4页

无人机拍摄的输电线路杆塔图像分辨率高且背景复杂,基于传统特征点的拼接算法在背景中检测出大量的特征点增加了图像匹配的时间,影响了杆塔的匹配精度。针对该问题提出了一种既稳定又具有较小时间开销的输电线路杆塔图像自动拼接方法,... 无人机拍摄的输电线路杆塔图像分辨率高且背景复杂,基于传统特征点的拼接算法在背景中检测出大量的特征点增加了图像匹配的时间,影响了杆塔的匹配精度。针对该问题提出了一种既稳定又具有较小时间开销的输电线路杆塔图像自动拼接方法,利用改进的显著性检测算法得到杆塔图像的显著图,将图像的前景与背景分离,减少了背景对图像中杆塔拼接效果的影响;并采用基于定向的加速分割检测特征(FAST)和旋转不变性的二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)描述子(ORB)特征点的图像匹配算法,以提高特征点提取和匹配的速率;最后利用多尺度融合策略得到最终的拼接结果。实验结果表明,所提方法具有较好的拼接效果和拼接效率。 展开更多

关键词 无人机 图像拼接 显著性区域检测 显著图 ORB特征 图像匹配

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基于可变形部件改进模型的夜间车辆检测方法 被引量：5

14

作者 孙营 王波涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期202-206,共5页

针对可变形部件模型在夜间车辆检测中精确度低、检测速度慢的问题,提出基于可变部件改进模型的检测方法。在训练阶段采用Gamma预处理对夜间车辆样本进行校正,得到物体的梯度模型。在测试阶段利用一种基于(R-B)色差特征的显著性区域检测... 针对可变形部件模型在夜间车辆检测中精确度低、检测速度慢的问题,提出基于可变部件改进模型的检测方法。在训练阶段采用Gamma预处理对夜间车辆样本进行校正,得到物体的梯度模型。在测试阶段利用一种基于(R-B)色差特征的显著性区域检测方法,通过减少待检测区域的面积,降低运算复杂度。针对夜间部分场景出现遮挡的情况,采用一种自适应权重的参数分配策略,给重要的特征部件分配较大的权重值。实验结果表明,改进后的检测方法准确率达95.12%,召回率达91.50%,平均每帧检测时间为48 ms,具有较好的实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 可变形部件模型 Gamma预处理 WPCA特征降维 显著性区域检测 自适应权重

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基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法 被引量：9

15

作者 李智 曲长文 +1 位作者 周强 刘晨 《雷达科学与技术》 北大核心 2017年第4期354-358,共5页

海陆分割在合成孔径雷达(SAR)图像的海面目标检测以及海岸线提取等海洋应用方面具有非常重要的意义。针对合成孔径雷达图像的特点,提出了基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法。首先为抑制SAR图像固有相干斑噪声并较好地保留图像的... 海陆分割在合成孔径雷达(SAR)图像的海面目标检测以及海岸线提取等海洋应用方面具有非常重要的意义。针对合成孔径雷达图像的特点,提出了基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法。首先为抑制SAR图像固有相干斑噪声并较好地保留图像的边缘信息,采用精致Lee滤波对图像进行预处理。然后对图像进行SLIC超像素分割,再将分割后的图像进行FT区域显著性检测以及显著值相似度聚类。最后将处理后的图片二值化得到海陆分割结果。实验结果表明,本文所提海陆分割算法具有很高的处理精度以及较高的处理效率。 展开更多

关键词 海陆分割 合成孔径雷达图像 SLIC超像素分割 FT区域显著性检测 显著值相似度聚类 图像二值化

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