显著性目标相关论文
为了增强融合图像中的夜视场景和显著性目标,提出了一种可见光与红外线图像的融合方法.首先,对可见光图像进行内容增强.其次,利用L......
随着数字显示设备发展的多样化,为了使图像可以在这些设备上正常显示需要改变图像的大小或长宽比例。这种改变图像大小或比例的过......
针对Edge Boxes算法召回率不高的问题,并结合目标的显著性检测,提出了一种基于颜色距离与Edge Boxes候选区域算法。首先利用结构化......
针对彩色图像中显著目标检测,提出联合多尺度小波变换和超复数分数阶相位(Multi-scale Wavelet and Phase of Quaternion Fraction......
近年来,实例分割技术正受到越来越多的关注。MaskR-CNN实例分割方法是实例分割领域中的重要方法,但是用Mask R-CNN方法得到的结果......
为了在无先验知识的情况下,客观评价红外图像中显著性目标分割效果,文中提出一种无需先验知识的红外目标分割评价准则.针对红外图......
针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取......
目前,卷积神经网络技术在智能交通目标检测算法中应用越来越广泛。针对传统的检测算法受光照、天气、路况、角度等外界因素影响,提......
在目标检测中,通常使用候选区域提高目标的检测效率。为解决当前候选区域质量较低的问题,本文将卷积边缘特征、显著性及目标位置信......
显著性区域检测即针对一张图像,找出其中最显著的目标。传统方法大多基于先验知识以及根据人工提取的特征来计算对比度,继而得到显......
随着数字图像数据的快速增长，让计算机自动理解图像成为越来越迫切的需求，作为图像理解的重要研究内容，图像分类识别（主要包括场景分类......
该文提出一种基于虚拟光学的视觉显著目标高分辨率可控放大重建方法。原始图像放置于虚拟光路物平面,首先通过衍射逆计算获得原始......
在显著性目标检测中,背景区域和前景区域区分度不高会导致检测结果不理想。针对这一问题,提出一种基于邻域优化机制的图像显著性目......
随着仿生学的发展,在计算机视觉研究领域,研究者已使用视觉神经解剖学和神经心理学领域的研究成果指导计算机视觉研究,通过模仿人......
