首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 信息科技 > 計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用 > 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào) > 特征融合和多重約束的協(xié)同顯著性檢測 【正文】
特征融合和多重約束的協(xié)同顯著性檢測
金志剛; 李靜昆 天津大學(xué)電氣自動化與信息工程學(xué)院; 天津300072
- 協(xié)同顯著性檢測
- 特征融合
- 多重約束
- 深度信息
摘要：針對環(huán)境復(fù)雜的圖像組中前景和背景信息混亂、共顯性目標(biāo)無法準(zhǔn)確顯示的問題,提出一種特征融合和多重約束的圖像協(xié)同顯著性檢測算法.首先通過融合對象性概率優(yōu)化的深度信息和顏色信息計(jì)算圖像間顯著性引導(dǎo)傳播的顯著值;然后使用深度概率指導(dǎo)的多重約束的背景先驗(yàn)方法計(jì)算圖像內(nèi)顯著值以進(jìn)一步優(yōu)化;將兩階段得到的顯著值進(jìn)行區(qū)域性建議融合,采用最小二乘法學(xué)習(xí)得到最終的協(xié)同顯著性結(jié)果.在公共數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法有效地利用圖像間相似性信息且抑制了背景信息,使得顯著目標(biāo)更加接近真值標(biāo)定結(jié)果;克服了復(fù)雜環(huán)境因素的影響,在各個實(shí)驗(yàn)指標(biāo)上的評估結(jié)果都有明顯提高.
- 協(xié)同顯著性檢測
- 特征融合
- 多重約束
- 深度信息
摘要：針對環(huán)境復(fù)雜的圖像組中前景和背景信息混亂、共顯性目標(biāo)無法準(zhǔn)確顯示的問題,提出一種特征融合和多重約束的圖像協(xié)同顯著性檢測算法.首先通過融合對象性概率優(yōu)化的深度信息和顏色信息計(jì)算圖像間顯著性引導(dǎo)傳播的顯著值;然后使用深度概率指導(dǎo)的多重約束的背景先驗(yàn)方法計(jì)算圖像內(nèi)顯著值以進(jìn)一步優(yōu)化;將兩階段得到的顯著值進(jìn)行區(qū)域性建議融合,采用最小二乘法學(xué)習(xí)得到最終的協(xié)同顯著性結(jié)果.在公共數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法有效地利用圖像間相似性信息且抑制了背景信息,使得顯著目標(biāo)更加接近真值標(biāo)定結(jié)果;克服了復(fù)雜環(huán)境因素的影響,在各個實(shí)驗(yàn)指標(biāo)上的評估結(jié)果都有明顯提高.
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