融入频域信息聚焦特征的显著性目标检测算法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:jonnyyu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
由于视觉注意预测能够快速、准确地定位图像中的显著区域,因此将视觉注意中的频域信息融入显著性目标检测中,从而有效地在复杂场景中检测显著性目标。首先,采用改进的频域检测方法对图像进行视觉注意预测,将该频域信息融入Focusness特征中计算得到频域信息聚焦特征,并将此特征与颜色特征进行融合得到前景显著图。然后,对RBD背景进行优化,得到背景显著图。最后,对前景显著图、背景显著图进行融合。在ESSCD,DUT-OMON两个具有挑战性的数据集上进行了大量实验,并采用PR_Curve,F-Measure,MA
其他文献
针对传统的电路板测点选取方法需要的输入信息多、工作繁琐、效率低及难以得到全局最优解等问题,提出了一种基于多信号模型与遗传算法相结合的优化方法。首先,通过建立板级电
转录组拼接是基因组测序与功能注解问题的一个重要组成部分。为了提高转录组拼接的精度和效率,文中提出了一种新的转录组从头拼接算法StepLink。该算法的主要创新点是提出了
随着高维数据的涌现,张量和张量分解方法在数据分析领域中受到了广泛关注。然而,张量数据的高维度和稀疏特性,导致算法的复杂度较高,阻碍了张量分解算法在实际中的应用。许多
针对目前我国电力机车制动机普遍的落后现状,结合DK-1型电力机车制动机的改进,以微机检测与控制技术和网络通信技术为基础,提出了一种基于CAN总线的制动机通信系统的架构;并在此
针对目前算法不能有效去除高概率的椒盐噪声并保护图像边缘和细节特征的缺点,提出了一种基于二级修复的多方向加权均值滤波算法。在噪声检测阶段,首先利用一个方差参数判断当前像素点与其邻域像素点之间的灰度差异程度,再通过将方差参数和灰度极值相结合的方法检测出图像中的椒盐噪声点。在噪声修复阶段,提出一种二级修复方法来修复噪声点的灰度值。首先利用改进的自适应中值滤波器对椒盐噪声点进行第一级噪声修复;然后利用方差
传统人工神经网络的输入均为向量形式,而图像由矩阵形式表示,因此,在用人工神经网络进行图像处理时,图像将以向量形式输入至神经网络,这破坏了图像的结构信息,从而影响了图像处理的效果。为了提高网络对图像的处理能力,文中借鉴了深度学习的思想与方法,引进了具有矩阵输入的多层前向神经网络。同时,采用传统的反向传播训练算法(BP)训练该网络,给出了训练过程与训练算法,并在USPS手写数字数据集上进行了数值实验。
基于Image Quilting算法,基于块匹配的误差提出了一种基于自相似匹配的改进方法,其有效提高了缝合速度及合成质量,对不同纹理样本都能取得较好的合成效果。该算法首先根据样本图像大小动态确定匹配块的大小;之后通过自相似匹配的原理设置了缝合块的边界匹配误差,保留了缝合块的边界信息;在缝合过程中使用贪心算法选取相似性最高的块作为下一个待缝合的块,通过局部最优合成效果合成最终纹理图像。实验结果表明,
车道检测是辅助驾驶和自动驾驶的重要研究内容。针对现有车道检测算法的鲁棒性和复杂度较难均衡等问题,提出一种基于多帧叠加和窗口搜索的快速车道检测算法。首先,通过逆透视变换(IPM)把指定的感兴趣区域(ROI)转换成鸟瞰图,结合多帧叠加的方法把RGB图像转化成二值图。其次,根据近视场中的像素密度分布,计算当前帧的车道线起始点,并采用滑动窗口搜索的方法提取整个车道线。最后,根据车道线的特征,选择不同的车道
面对Internet的快速发展以及Web上的海量信息资源,用户如何快速并准确地定位到需要的信息成为了一个亟待解决的问题,面向知识推荐服务的选课决策由此产生。面向知识推荐服务