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基于多图流形排序的图像显著性检测
被引量：
6
1
作者
于明
李博昭
+1 位作者
于洋
刘依
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期577-592,共16页
针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分...
针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文提出的算法与当前流行的14种算法进行对比,实验结果显示本文算法能够完整地检测出显著目标,并且显著目标内部均匀光滑.
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关键词
图像显著性检测
多图模型
流形排序
超像素节点
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职称材料
题名
基于多图流形排序的图像显著性检测
被引量：
6
1
作者
于明
李博昭
于洋
刘依
机构
河北工业大学计算机科学与软件学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期577-592,共16页
基金
天津市科技计划(14RCGFGX00846
15ZCZDNC00130
+1 种基金
17ZLZDZF00040)
河北省自然科学基金(F2015202239)资助~~
文摘
针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文提出的算法与当前流行的14种算法进行对比,实验结果显示本文算法能够完整地检测出显著目标,并且显著目标内部均匀光滑.
关键词
图像显著性检测
多图模型
流形排序
超像素节点
Keywords
Image saliency detection
multi-graph model
manifold ranking
superpixel node
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多图流形排序的图像显著性检测
于明
李博昭
于洋
刘依
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
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