10.3778/j.issn.1673-9418.1505016
基于视觉显著性的目标分割算法
传统的图像分割算法在分割前需要输入目标的先验信息,因此不适应盲图像的分割.为此,提出了一种基于显著性的图像分割算法,主要借鉴人的注意力机制将图像中具有视觉显著性的区域分割出来.首先,利用Gist全局特征获取目标图像的相似图像集;然后,结合尺度不变特征SURF(speeded up robust features)和Lab颜色模型空间特征对目标图像内以及相似图像集提取显著性特征,并根据显著性块频率低的原理进行显著性分割;最后,结合图分割获得最终的显著性区域分割结果.实验结果表明该方法适用于具有显著性视觉语义的盲图像.
显著性、SURF、Gist、图论
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TP391(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61201453,61303091,61273291,61401265;the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.20121401120015;the Basic Research Program of Shanxi Province under Grant No.2014021022-2;the Scientific and Technological Innovation Program of Higher Education Institutions in Shanxi Province under Grant No.2015108;the Research Project Supported by Shanxi Scholarship Council of China under Grant No.2012-008
2016-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
398-406
