基于空频域结合的显著目标检测
为了能更准确地检测出图像中的各种显著性目标，针对单一域的显著性目标检测方法容易造成有用信息遗失的缺点，提出一种将图像频域的全局信息与空域的局部信息结合获得更全面的显著性目标信息的新模型.通过融合两个域中的有用信息，将空域中的局部信息与频域中的全局信息进行信息的优势互补.此模型不但可以加强复杂背景下显著区域部分，而且可以有效抑制重复的非显著性部分.实验表明该模型方法相对于其它单一域的模型能较好的提取显著性目标区域，与单一的空频域模型比较，在准确率上相对于空域模型提高9．5％，相对于频域模型提高了6．3％.
计算机视觉、显著性目标检测、空频域结合、局部信息、全局信息、融合显著图
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
吉林省重大科技攻关项目11DGG001;国家自然科学基金青年资助项目No．60902067Supported by the National Natural Science Foundation of China60902067;Major Scientific and Technology Projects in Jilin Province11DGG001
2016-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
913-920
