【摘 要】
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针对稀疏重构误差算法在检测显著目标在构造背景模板时,由误选前景区域作为模板导致检测结果出现误差的问题,提出一种优化背景模板的算法.首先计算各背景模板与图像各边界的
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373126);江苏省自然科学基金(BK20131107);中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51510)
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针对稀疏重构误差算法在检测显著目标在构造背景模板时,由误选前景区域作为模板导致检测结果出现误差的问题,提出一种优化背景模板的算法.首先计算各背景模板与图像各边界的连通性,通过该边界连通性判断模板是否属于真正背景;然后用各个背景模板构成的重构字典实现对整幅图像各区域的重构,该过程采用一种新的稀疏加权算法抑制非零向量基,从而加强了解向量在相似模板中的作用;最后通过计算的各个区域重构误差产生最终的显著图.在3个标准的数据集上进行实验的结果表明,该算法有效地提升显著检测算法效果,在较为复杂的背景环境下也能产生明确的视觉显著图,与原始算法相比平均绝对误差降低近20%.
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