【摘 要】
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针对低景深(Low depth-of-field,DOF)图像,提出了一种融合纹理、颜色和高阶统计量(Higher-order statistics,HOS)特征的聚焦前景提取方法.首先,根据相似性最大化原则,通过迭
【机 构】
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华南农业大学工程学院,中山大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(31201129);高等学校博士点基金(20120171110037);广东省自然科学基金重点项目(S2012020011114);广东省科技计划项目(2011B-020308009);公益性行业(农业)科研专项经费项目(200903023-01)资助~~
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针对低景深(Low depth-of-field,DOF)图像,提出了一种融合纹理、颜色和高阶统计量(Higher-order statistics,HOS)特征的聚焦前景提取方法.首先,根据相似性最大化原则,通过迭代获得纹理和颜色特征的优化权重,实现低景深图像的区域分割.然后,根据优化权重值计算颜色空间上的加权HOS值,并结合区域归属前景的划分策略,实现低景深图像的前景提取.实验结果表明,该算法可以同时取得较高的主观和客观评价效果.
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