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船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测研究
被引量：
1
1
作者
张麟华
王煜
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第18期167-170,共4页
为精准掌握涡轮机叶片的运行状态,判断其是否需要进行更换,提出船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测方法。利用改进同态滤波算法平滑叶片CCD图像,增强图像的对比度以及均衡度,基于谱残差视觉注意模型提取显著图,通过线性迭代聚类算法...
为精准掌握涡轮机叶片的运行状态,判断其是否需要进行更换,提出船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测方法。利用改进同态滤波算法平滑叶片CCD图像,增强图像的对比度以及均衡度,基于谱残差视觉注意模型提取显著图,通过线性迭代聚类算法分割获取的显著图,设定判断阈值,确定最终的船舶涡轮机叶片微小裂痕区域,完成船舶涡轮机叶片细小裂痕检测。测试结果显示,该方法具备较好的应用效果,可显著提升图像整体均匀度;显著图的提取效果较好,平均绝对误差至均在0.021以下,可靠确定船舶涡轮机叶片微小裂痕区域。
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关键词
船舶涡轮机
叶片细小裂痕
视觉显著性检测
图像处理
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职称材料
视觉显著性检测:一种融合长期和短期特征的信息论算法
被引量：
5
2
作者
钱晓亮
郭雷
+2 位作者
韩军伟
胡新韬
程塨
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1636-1643,共8页
针对传统视觉显著性检测算法单纯使用当前观测图像的信息或是先验知识的不足,该文引入了长期特征和短期特征的概念,分别代表先验知识和当前观测图像的信息,并提出了一种基于信息论的算法将它们融合。首先,分别根据人眼跟踪数据和当前观...
针对传统视觉显著性检测算法单纯使用当前观测图像的信息或是先验知识的不足,该文引入了长期特征和短期特征的概念,分别代表先验知识和当前观测图像的信息,并提出了一种基于信息论的算法将它们融合。首先,分别根据人眼跟踪数据和当前观测图像的内容来训练长期和短期稀疏词典并对图像进行稀疏编码,将得到的稀疏编码作为长期和短期特征。其次,针对现有算法只能在整幅图像上或是在一个固定大小的局部邻域内进行统计的缺陷,该文提出一种基于信息熵的特征概率分布估计方法,该方法可以根据当前观测图像的具体情况自适应地选择一个最佳的区域大小来计算长期和短期特征出现的概率。最后,利用香农自信息来输出图像的显著性检测结果。同8种流行算法在公开的人眼跟踪测试库上进行的主观和定量的实验对比证明了该文算法的有效性。
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关键词
模式识别
视觉显著性检测
长期特征
短期特征
信息熵
香农自信息
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职称材料
基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法
被引量：
3
3
作者
罗雅丹
唐振华
覃团发
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第1期296-299,320,共5页
为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的...
为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(seam carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。
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关键词
图像缩放
线裁剪
视觉显著性检测
离散余弦变换域
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职称材料
相位谱提示多特征聚合的视觉显著性检测方法
4
作者
梁浩然
方加奇
梁荣华
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期2797-2803,共7页
针对现有深度学习视觉显著性检测模型对自下而上显著性检测能力差的问题,本文将频域分析与深度学习相结合,提出一种端到端编-解码显著性检测方法.本文首先设计了相位谱提示模块,改进编码网络浅层特征的提取,之后利用ResNet-50的残差模...
针对现有深度学习视觉显著性检测模型对自下而上显著性检测能力差的问题,本文将频域分析与深度学习相结合,提出一种端到端编-解码显著性检测方法.本文首先设计了相位谱提示模块,改进编码网络浅层特征的提取,之后利用ResNet-50的残差模块进一步提取高级语义信息.为了充分利用编码网络各层中提取到的全局显著性特征与各级局部显著性特征,本文在解码端设计了自适应特征聚合模块.本文方法在自然图像数据集SALICON上达到了先进水平并且在合成图数据集SIDVAM上各项指标取得第一.实验结果表明,本文方法同时具备对自上而下以及自下而上显著性的检测能力.
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关键词
视觉显著性检测
相位谱
卷积神经网络
自适应特征聚合
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职称材料
基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测
5
作者
余志宏
储露露
+2 位作者
马云鹏
周亚琴
李庆武
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期137-142,204,共7页
鸟类在输电线路杆塔上筑巢会对电网的稳定运行造成极大的威胁。针对无人机航拍图像中鸟窝检测问题,提出一种基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测算法,该算法通过灰度值分析定位出线路杆塔所在的区域并将其作为感兴趣区域,提取图像的...
鸟类在输电线路杆塔上筑巢会对电网的稳定运行造成极大的威胁。针对无人机航拍图像中鸟窝检测问题,提出一种基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测算法,该算法通过灰度值分析定位出线路杆塔所在的区域并将其作为感兴趣区域,提取图像的三种显著性特征,并采用条件随机场模型进行特征融合得到显著图;根据鸟窝的形状特征制定约束条件,排除电力线和云层等伪目标的干扰,得到鸟窝检测结果。实验结果表明,所提出的方法能够准确地检测出输电线路杆塔上的鸟窝。
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关键词
输电线路鸟窝
检测
视觉显著性检测
计算机
视觉
多特征融合
条件随机场
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职称材料
视觉图像显著性检测综述
被引量：
16
6
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。
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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
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职称材料
颜色空间转换耦合特征图的显著性检测算法
被引量：
2
7
作者
曾寰
龙满生
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第6期1665-1670,共6页
为解决当前视觉显著性检测技术忽略图像的全局与局部特征的联系,使其对复杂图像的检测准确度不佳的问题,设计颜色空间转换图耦合Ripplet变换的视觉显著性检测算法。将图像转换到RGBYI空间,并计算R与G、B与Y分量的颜色差异;引入Ripplet变...
为解决当前视觉显著性检测技术忽略图像的全局与局部特征的联系,使其对复杂图像的检测准确度不佳的问题,设计颜色空间转换图耦合Ripplet变换的视觉显著性检测算法。将图像转换到RGBYI空间,并计算R与G、B与Y分量的颜色差异;引入Ripplet变换,对图像进行分解,获取相应的变换系数;借助逆Ripplet变换,形成特征图;基于概率密度函数,联合特征图,计算全局显著图;利用逐像素相似度估算像素的信息熵,获取图像的局部显著图;通过组合局部与全局显著图,形成最终的显著图,完成目标检测。实验结果表明,与当前显著性检测技术相比,所提技术具有更好的检测效果,呈现出更为理想的接收机工作特性曲线。
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关键词
视觉显著性检测
多特征图
Ripplet变换
RGBYI空间
全局
显著
性
局部
显著
性
逐像素相似度
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职称材料
视觉显著区域和主动轮廓结合的图像分割算法
被引量：
8
8
作者
何亚茹
葛洪伟
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第5期1155-1168,共14页
传统区域主动轮廓模型在分割弱边缘图像时,演化曲线受背景干扰,易陷入局部极值导致演化速度缓慢;且由于局部项仅考虑空间信息,无法更好保留目标边界,影响分割精度。针对上述问题,首先利用改进的显著性检测方法,对待分割图像进行预处理操...
传统区域主动轮廓模型在分割弱边缘图像时,演化曲线受背景干扰,易陷入局部极值导致演化速度缓慢;且由于局部项仅考虑空间信息,无法更好保留目标边界,影响分割精度。针对上述问题,首先利用改进的显著性检测方法,对待分割图像进行预处理操作,获取目标候选区域,自动设置初始化轮廓曲线,并将获取的目标先验信息与待分割图像中具有最大对比度的位图相结合,设计自适应符号函数,对优化LoG能量项进行加权,以线性方式融合到RSF模型中,增强模型自适应能力;其次设计新的局部灰度测度,与局部核函数相结合,改进局部能量项,提高模型在弱边缘处的敏感程度,准确定位目标边界。实验结果表明,该模型能够自动设置初始化轮廓,并有效保留目标边缘细节,视觉及定量实验结果证明了该模型优于目前一些主流的主动轮廓模型。
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关键词
视觉显著性检测
自适应符号函数
局部灰度测度
主动轮廓模型
图像分割
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职称材料
基于自适应三元组网络的细粒度图像检索算法
被引量：
2
9
作者
潘丽丽
陈蓉玉
+2 位作者
雷前慧
邵伟志
黄诗祺
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2021年第4期36-43,共8页
立足于深度学习,提出面向细粒度图像的自适应三元组网络的鲁棒图像检索算法。首先,提出的视觉显著性检测方法被用来去除图像噪音,以便提取图像中目标主体辨识度更高的深度特征;然后,添加特征增强模块来提高深度特征的表征能力和鲁棒性;...
立足于深度学习,提出面向细粒度图像的自适应三元组网络的鲁棒图像检索算法。首先,提出的视觉显著性检测方法被用来去除图像噪音,以便提取图像中目标主体辨识度更高的深度特征;然后,添加特征增强模块来提高深度特征的表征能力和鲁棒性;最后设计三元组网络,弥补传统分类模型特征判别能力不足的缺陷,获取更适用于细粒度图像检索的网络模型。经实验验证,采用视觉显著性检测、特征增强模块和自适应三元组损失函数方法构建的网络模型提取的深度特征不仅加快检索效率,同时也提高了检索精度。
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关键词
细粒度图像检索
视觉显著性检测
卷积神经网络
特征增强模块
自适应三元组损失
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职称材料
基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合
被引量：
15
10
作者
朱浩然
刘云清
张文颖
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期640-648,共9页
为了获得更适合人感知的夜视融合图像,该文提出一种基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合算法。首先,利用红外像素值作为指数因子对可见光图像进行灰度转换,在达到可见光图像增强的同时还使可见光与红外图像融合任务转换为同类图像...
为了获得更适合人感知的夜视融合图像,该文提出一种基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合算法。首先,利用红外像素值作为指数因子对可见光图像进行灰度转换,在达到可见光图像增强的同时还使可见光与红外图像融合任务转换为同类图像融合。其次,通过均值滤波对增强结果与原始可见光图像进行两尺度分解。再次,运用基于视觉权重图的方法融合细节层。最后,综合这些结果重构出融合图像。由于该文方法在可见光波段显示结果,因此融合图像更适合视觉感知。实验结果表明,所提方法在视觉质量和客观评价方面优于其它5种对比方法,融合时间小于0.2 s,满足实时性要求。融合后图像背景细节信息清晰,热目标突出,同时降低处理时间。
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关键词
图像融合
灰度变换
两尺度分解
视觉显著性检测
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职称材料
题名
船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测研究
被引量：
1
1
作者
张麟华
王煜
机构
太原工业学院计算机工程系
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第18期167-170,共4页
基金
山西省科技厅重点研发项目(201903D121171)。
文摘
为精准掌握涡轮机叶片的运行状态,判断其是否需要进行更换,提出船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测方法。利用改进同态滤波算法平滑叶片CCD图像,增强图像的对比度以及均衡度,基于谱残差视觉注意模型提取显著图,通过线性迭代聚类算法分割获取的显著图,设定判断阈值,确定最终的船舶涡轮机叶片微小裂痕区域,完成船舶涡轮机叶片细小裂痕检测。测试结果显示,该方法具备较好的应用效果,可显著提升图像整体均匀度;显著图的提取效果较好,平均绝对误差至均在0.021以下,可靠确定船舶涡轮机叶片微小裂痕区域。
关键词
船舶涡轮机
叶片细小裂痕
视觉显著性检测
图像处理
Keywords
ship turbine
small cracks in the leaves
visual saliency detection
image processing
分类号
TP391 [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
视觉显著性检测:一种融合长期和短期特征的信息论算法
被引量：
5
2
作者
钱晓亮
郭雷
韩军伟
胡新韬
程塨
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1636-1643,共8页
基金
国家自然科学基金(61103061)
西北工业大学基础研究基金(JC20120237)资助课题
文摘
针对传统视觉显著性检测算法单纯使用当前观测图像的信息或是先验知识的不足,该文引入了长期特征和短期特征的概念,分别代表先验知识和当前观测图像的信息,并提出了一种基于信息论的算法将它们融合。首先,分别根据人眼跟踪数据和当前观测图像的内容来训练长期和短期稀疏词典并对图像进行稀疏编码,将得到的稀疏编码作为长期和短期特征。其次,针对现有算法只能在整幅图像上或是在一个固定大小的局部邻域内进行统计的缺陷,该文提出一种基于信息熵的特征概率分布估计方法,该方法可以根据当前观测图像的具体情况自适应地选择一个最佳的区域大小来计算长期和短期特征出现的概率。最后,利用香农自信息来输出图像的显著性检测结果。同8种流行算法在公开的人眼跟踪测试库上进行的主观和定量的实验对比证明了该文算法的有效性。
关键词
模式识别
视觉显著性检测
长期特征
短期特征
信息熵
香农自信息
Keywords
Pattern recognition
Visual saliency detection
Long-term features
Short-term features
Information entropy
Shannon self-information
分类号
TP391.4 [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DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法
被引量：
3
3
作者
罗雅丹
唐振华
覃团发
机构
广西大学计算机与电子信息学院
广西大学广西高校多媒体通信与信息处理重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第1期296-299,320,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61461006
61261023)
+2 种基金
广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFBA019271)
广西教育厅科研项目(201106LX016)
广西研究生教育创新计划项目(YCSZ2015036)
文摘
为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(seam carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。
关键词
图像缩放
线裁剪
视觉显著性检测
离散余弦变换域
Keywords
image resizing
seam carving
visual saliency detection
discrete cosine transform （DCT） domain
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
相位谱提示多特征聚合的视觉显著性检测方法
4
作者
梁浩然
方加奇
梁荣华
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期2797-2803,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62176235)资助
浙江省自然科学基金项目(LY21F020026)资助。
文摘
针对现有深度学习视觉显著性检测模型对自下而上显著性检测能力差的问题,本文将频域分析与深度学习相结合,提出一种端到端编-解码显著性检测方法.本文首先设计了相位谱提示模块,改进编码网络浅层特征的提取,之后利用ResNet-50的残差模块进一步提取高级语义信息.为了充分利用编码网络各层中提取到的全局显著性特征与各级局部显著性特征,本文在解码端设计了自适应特征聚合模块.本文方法在自然图像数据集SALICON上达到了先进水平并且在合成图数据集SIDVAM上各项指标取得第一.实验结果表明,本文方法同时具备对自上而下以及自下而上显著性的检测能力.
关键词
视觉显著性检测
相位谱
卷积神经网络
自适应特征聚合
Keywords
visual saliency prediction
phase spectrum
convolutional neural network
adaptive feature aggregation
分类号
TP391 [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
基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测
5
作者
余志宏
储露露
马云鹏
周亚琴
李庆武
机构
河海大学物联网工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期137-142,204,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62001156)
江苏省重点研发计划项目(BE2018066)。
文摘
鸟类在输电线路杆塔上筑巢会对电网的稳定运行造成极大的威胁。针对无人机航拍图像中鸟窝检测问题,提出一种基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测算法,该算法通过灰度值分析定位出线路杆塔所在的区域并将其作为感兴趣区域,提取图像的三种显著性特征,并采用条件随机场模型进行特征融合得到显著图;根据鸟窝的形状特征制定约束条件,排除电力线和云层等伪目标的干扰,得到鸟窝检测结果。实验结果表明,所提出的方法能够准确地检测出输电线路杆塔上的鸟窝。
关键词
输电线路鸟窝
检测
视觉显著性检测
计算机
视觉
多特征融合
条件随机场
Keywords
Bird's nest detection on the transmission line
Visual saliency detection
Computer vision
Multi-feature fusion
Conditional random field
分类号
TP391 [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
视觉图像显著性检测综述
被引量：
16
6
作者
袁野
和晓歌
朱定坤
王富利
谢浩然
汪俊
魏明强
郭延文
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院
模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
香港公开大学
香港教育大学
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期84-91,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61502137)
中央高校基本科研业务费(NJ2019010)
+2 种基金
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开题课题(KFKT2018B20)
香港教育大学2018-19院长研究基金之早期职业计划种子基金(SFG-10)
香港教育大学2018-19院长研究基金之跨学科研究计划基金(FLASS/DRF/IDS-3)。
文摘
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。
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
Keywords
Salientregion detection
Visual saliency detection
Deep learning
Machine learning
Visual attention mechanism
分类号
TP391 [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
颜色空间转换耦合特征图的显著性检测算法
被引量：
2
7
作者
曾寰
龙满生
机构
井冈山大学电子与信息工程学院
流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第6期1665-1670,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61462046)
流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(WE2015002)
文摘
为解决当前视觉显著性检测技术忽略图像的全局与局部特征的联系,使其对复杂图像的检测准确度不佳的问题,设计颜色空间转换图耦合Ripplet变换的视觉显著性检测算法。将图像转换到RGBYI空间,并计算R与G、B与Y分量的颜色差异;引入Ripplet变换,对图像进行分解,获取相应的变换系数;借助逆Ripplet变换,形成特征图;基于概率密度函数,联合特征图,计算全局显著图;利用逐像素相似度估算像素的信息熵,获取图像的局部显著图;通过组合局部与全局显著图,形成最终的显著图,完成目标检测。实验结果表明,与当前显著性检测技术相比,所提技术具有更好的检测效果,呈现出更为理想的接收机工作特性曲线。
关键词
视觉显著性检测
多特征图
Ripplet变换
RGBYI空间
全局
显著
性
局部
显著
性
逐像素相似度
Keywords
visual saliency detection
multi feature mapping
Ripplet transform
RGBYI space
global saliency
local saliency
pixelwise similarity
分类号
TP390 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
视觉显著区域和主动轮廓结合的图像分割算法
被引量：
8
8
作者
何亚茹
葛洪伟
机构
江南大学江苏省模式识别与计算机智能工程实验室
江南大学人工智能与计算机学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第5期1155-1168,共14页
基金
江苏省研究生创新计划项目(KYLX16_0781)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
文摘
传统区域主动轮廓模型在分割弱边缘图像时,演化曲线受背景干扰,易陷入局部极值导致演化速度缓慢;且由于局部项仅考虑空间信息,无法更好保留目标边界,影响分割精度。针对上述问题,首先利用改进的显著性检测方法,对待分割图像进行预处理操作,获取目标候选区域,自动设置初始化轮廓曲线,并将获取的目标先验信息与待分割图像中具有最大对比度的位图相结合,设计自适应符号函数,对优化LoG能量项进行加权,以线性方式融合到RSF模型中,增强模型自适应能力;其次设计新的局部灰度测度,与局部核函数相结合,改进局部能量项,提高模型在弱边缘处的敏感程度,准确定位目标边界。实验结果表明,该模型能够自动设置初始化轮廓,并有效保留目标边缘细节,视觉及定量实验结果证明了该模型优于目前一些主流的主动轮廓模型。
关键词
视觉显著性检测
自适应符号函数
局部灰度测度
主动轮廓模型
图像分割
Keywords
visual saliency detection
adaptive symbolic function
local gray measure
active contour model
image segmentation
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
基于自适应三元组网络的细粒度图像检索算法
被引量：
2
9
作者
潘丽丽
陈蓉玉
雷前慧
邵伟志
黄诗祺
机构
中南林业科技大学计算机与信息工程学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2021年第4期36-43,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61772561)
湖南省自然科学基金项目(2021JJ31164)
湖南省重点研发计划项目(2018NK2012)。
文摘
立足于深度学习,提出面向细粒度图像的自适应三元组网络的鲁棒图像检索算法。首先,提出的视觉显著性检测方法被用来去除图像噪音,以便提取图像中目标主体辨识度更高的深度特征;然后,添加特征增强模块来提高深度特征的表征能力和鲁棒性;最后设计三元组网络,弥补传统分类模型特征判别能力不足的缺陷,获取更适用于细粒度图像检索的网络模型。经实验验证,采用视觉显著性检测、特征增强模块和自适应三元组损失函数方法构建的网络模型提取的深度特征不仅加快检索效率,同时也提高了检索精度。
关键词
细粒度图像检索
视觉显著性检测
卷积神经网络
特征增强模块
自适应三元组损失
Keywords
fine-grained image retrieval
visual significance detection
convolutional neural network
feature enhancement module
adaptive triplet loss
分类号
TP391 [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
基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合
被引量：
15
10
作者
朱浩然
刘云清
张文颖
机构
长春理工大学电子信息工程学院
长春理工大学光电工程学院
中国科学院光电研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期640-648,共9页
文摘
为了获得更适合人感知的夜视融合图像,该文提出一种基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合算法。首先,利用红外像素值作为指数因子对可见光图像进行灰度转换,在达到可见光图像增强的同时还使可见光与红外图像融合任务转换为同类图像融合。其次,通过均值滤波对增强结果与原始可见光图像进行两尺度分解。再次,运用基于视觉权重图的方法融合细节层。最后,综合这些结果重构出融合图像。由于该文方法在可见光波段显示结果,因此融合图像更适合视觉感知。实验结果表明,所提方法在视觉质量和客观评价方面优于其它5种对比方法,融合时间小于0.2 s,满足实时性要求。融合后图像背景细节信息清晰,热目标突出,同时降低处理时间。
关键词
图像融合
灰度变换
两尺度分解
视觉显著性检测
Keywords
Image fusion
Intensity transformation
Two-scale decomposition
Visual saliency detection
分类号
TP391 [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
船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测研究
张麟华
王煜
《舰船科学技术》
北大核心
2024
1
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职称材料
2
视觉显著性检测:一种融合长期和短期特征的信息论算法
钱晓亮
郭雷
韩军伟
胡新韬
程塨
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
5
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职称材料
3
基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法
罗雅丹
唐振华
覃团发
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
4
相位谱提示多特征聚合的视觉显著性检测方法
梁浩然
方加奇
梁荣华
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
5
基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测
余志宏
储露露
马云鹏
周亚琴
李庆武
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
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职称材料
6
视觉图像显著性检测综述
袁野
和晓歌
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
16
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职称材料
7
颜色空间转换耦合特征图的显著性检测算法
曾寰
龙满生
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
2
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职称材料
8
视觉显著区域和主动轮廓结合的图像分割算法
何亚茹
葛洪伟
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022
8
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职称材料
9
基于自适应三元组网络的细粒度图像检索算法
潘丽丽
陈蓉玉
雷前慧
邵伟志
黄诗祺
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2021
2
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职称材料
10
基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合
朱浩然
刘云清
张文颖
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
15
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