【摘 要】
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随着互联网技术的快速发展,接收的图像信息数以千万.人工处理这些图像信息已经不能达到预定的需求,人们更希望借助计算机来分析图像信息.研究人员借助人类视觉机制提出了图像
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随着互联网技术的快速发展,接收的图像信息数以千万.人工处理这些图像信息已经不能达到预定的需求,人们更希望借助计算机来分析图像信息.研究人员借助人类视觉机制提出了图像显著性探测方法.然而,现有的图像显著性检测方法仍在提取精度、完整度以及计算复杂性等方面存在缺陷.在此背景下,文章介绍了四种典型显著性检测方法,并针对现有方法的不足作出了相应地改进,主要内容如下:(1)提出了基于倒数-谱残差的显著对象探测方法,来改进现有检测方法的不足.该方法采用灰度图像与对应的高斯低通滤波的差提取图像颜色特征,并减少高斯金字塔至6级以降低冗余;其次,引入倒数提取局部方向信息;再运用谱残差方法提取图像的谱特征;最后,融合生成最终显著图.实验表明,本文提出的方法在准确率(precision)、召回率(recall)及F-measure等指标上都有明显提高.(2)针对RC方法中分割的缺点,提出了利用SLIC超像素分割方法的图像显著性检测方法.其总体思路是先对图像进行分层减少具有显著性的小尺度细节,再进行SLIC分割;其次,引入位置特征信息并计算空间区域加权对比度得到区域显著性;最后,融合生成图像显著图.最终生成的显著图边界清晰,还抑制了背景区域的影响,显著性探测的性能得到了提高.
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