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基于空间分布特性和局部复杂度的显著目标检测算法
被引量：
1
1
作者
胡正平
孟鹏权
《燕山大学学报》
CAS
2010年第6期521-527,共7页
目前的视觉注意显著区域检测算法,主要依赖像素间的相互对比,缺乏从全局角度对显著目标的分析理解。依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标空间分布特性和局部复杂度的无监督视觉注意显著目标自动提取算法。首先根据...
目前的视觉注意显著区域检测算法,主要依赖像素间的相互对比,缺乏从全局角度对显著目标的分析理解。依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标空间分布特性和局部复杂度的无监督视觉注意显著目标自动提取算法。首先根据局部区域与其多个尺度邻域的对比,得到亮度显著图;然后利用颜色信息的显眼性、空间分布和区域一致性得到颜色显著图;同时通过对方向的空间分布和局部复杂度进行多尺度分析得到方向显著图;最后通过显著值的空间分布和面积增强因子相结合的融合策略得到输入图像的显著图,根据显著区域确定感兴趣区域位置,在基础上完成目标检测。将此方法应用于各类具有不同特点的彩色图像进行仿真实验,得到较好的检测结果,表明该算法是切实可行。
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关键词
显著区域
显眼
性
空间紧凑性
区域一致
性
方向熵
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职称材料
题名
基于空间分布特性和局部复杂度的显著目标检测算法
被引量：
1
1
作者
胡正平
孟鹏权
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
2010年第6期521-527,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61071199)
河北省自然科学基金资助项目(F2008000891)
河北省自然科学基金资助项目(F2010001297)
文摘
目前的视觉注意显著区域检测算法,主要依赖像素间的相互对比,缺乏从全局角度对显著目标的分析理解。依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标空间分布特性和局部复杂度的无监督视觉注意显著目标自动提取算法。首先根据局部区域与其多个尺度邻域的对比,得到亮度显著图;然后利用颜色信息的显眼性、空间分布和区域一致性得到颜色显著图;同时通过对方向的空间分布和局部复杂度进行多尺度分析得到方向显著图;最后通过显著值的空间分布和面积增强因子相结合的融合策略得到输入图像的显著图,根据显著区域确定感兴趣区域位置,在基础上完成目标检测。将此方法应用于各类具有不同特点的彩色图像进行仿真实验,得到较好的检测结果,表明该算法是切实可行。
关键词
显著区域
显眼
性
空间紧凑性
区域一致
性
方向熵
Keywords
salient region
conspicuous
space compaction
regional homogeneity
entropy of orientation
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
基于空间分布特性和局部复杂度的显著目标检测算法
胡正平
孟鹏权
《燕山大学学报》
CAS
2010
1
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