中心先验相关论文
针对已有显著性目标检测在单一先验知识下生成的显著图存在背景抑制不彻底、孤立背景块干扰及前景区域缺失的问题,提出复合先验的......
图像目标识别是当前机器视觉和模式识别领域中一个十分重要的研究课题,被广泛应用于众多领域,如医学图像处理、军事自动目标识别、......
在低层计算机视觉领域,显著目标检测算法成为研究热点之一。由于缺乏高层语义信息的指导,自底向上的显著目标检测算法依赖于对视觉......
近年来,许多专家学者立足于探究显著性检测。图像显著性检测算法的主要目的是识别出显著目标,即人眼视线停留时间越长的位置,就是......
目的显著性检测领域的研究重点和难点是检测具有复杂结构信息的显著物体。传统的基于图像块的检测算法,主要根据相对规则的图像块......
目的现有的显著性目标检测算法通常基于单一的先验信息,导致提取的原图像信息不全面,为了解决该问题,提出一种新的基于背景先验与......
针对相关滤波跟踪中目标在剧烈形变时会发生滤波模板漂移,以及在复杂场景中目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种融合稀疏重构图像显......
显著目标检测是计算机视觉的重要组成部分。针对基于对比度的方法存在的前景和背景容易被误检的问题,提出Smoothness加强的全局和......
图像显著性区域计算问题是一个非常具有挑战性的计算机视觉问题.由于单一因素很难将显著性物体均匀的突出出来,提出一种基于多特征......
针对当前图像显著性检测算法存在的边缘检测不清晰和内部不均匀的问题,提出一种以无向权重图为基础,结合多特征传播计算图像显著性......
为了更鲁棒地检测图像中的显著目标.在凸包的基础上,提出一种基于自适应遗传算法的显著性检测算法.首先通过图像的Harris角点构造......
