【摘 要】
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为降低数据规模,提高图像处理的效率,针对感兴趣区域(ROI)提取的问题,提出了一种基于显著点的ROI提取算法.利用视觉注意模型(VAM)得到显著图,聚类显著图二值化后提取到的显著
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院; 华南理工大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3067);国家自然科学基金资助项目(60970098,61173122);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201021200062)
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为降低数据规模,提高图像处理的效率,针对感兴趣区域(ROI)提取的问题,提出了一种基于显著点的ROI提取算法.利用视觉注意模型(VAM)得到显著图,聚类显著图二值化后提取到的显著点,同时将原图像二值化,并以聚类点作为种子点填充,提取原图像的二值化图轮廓后与原图像掩膜,得到图像的ROI.实验结果表明:该算法的总体效果良好,运算速度可与显著点的个数成线性关系.同时以眼动实验数据为参照进行分析与评价,该算法ROI漏分率至少降低50%,而误分率无明显增加.
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