【摘 要】
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图像显著性检测已经发展多年,被广泛应用于目标检测与识别、图像分割等领域中.本文针对图像显著性目标和背景相似时,检测结果较差的问题,提出一种多特性融合的多尺度检测方法
【机 构】
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江西农业大学计算机与信息工程学院; 江西农业大学软件学院; 江西省高等学校农业信息技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462038,61562039)资助;江西省教育厅科学技术项目(GJJ160409)资助
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图像显著性检测已经发展多年,被广泛应用于目标检测与识别、图像分割等领域中.本文针对图像显著性目标和背景相似时,检测结果较差的问题,提出一种多特性融合的多尺度检测方法,有效改善了这个情况.方法主要有三个阶段:首先构建图像层次的多尺度图像;其次在单尺度图像上,融合基于对象性、背景性和外观性的检测结果,获得单尺度显著性图;最后融合多个单尺度显著性图获得最终的显著性图.在两个公开数据集ASD和ECSSD上,将本文方法同其它12种流行的显著性检测方法进行比较,结果表明本文方法优于其它方法,能够更加准确地确定显著性目标区域,尤其在图像显著性目标和背景相似的情况下,也能保证较高的准确率.
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