基于中心-對角對比度的顯著(zhù)性檢測

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基于中心-對角對比度的顯著(zhù)性檢測
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:湖北大學(xué) 計算機與信息工程學(xué)院,湖北大學(xué) 計算機與信息工程學(xué)院,南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,湖北大學(xué) 計算機與信息工程學(xué)院,烽火通信科技股份有限公司 寬帶業(yè)務(wù)產(chǎn)出線(xiàn);烽火通信科技股份有限公司 業(yè)務(wù)與終端產(chǎn)出線(xiàn)
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:TP391.413
基金項目:國家自然科學(xué)基金項目（面上項目，重點(diǎn)項目，重大項目）（61301144；61601175）

Salient Detection Based on Corner-Surround Contrast

Author:

Affiliation:

School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan,School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan,College of Telecommunications and Information Engineering,Nangjing University of Posts and Telecommunications,Nangjing,School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan,

Fund Project:

摘要

圖/表

訪(fǎng)問(wèn)統計

參考文獻

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文章評論

摘要:

針對圖像顯著(zhù)性檢測中廣泛運用的中心-四周對比度方法存在的缺陷，提出了中心-對角對比度（Corner-Surround Contrast，CSC）算法，實(shí)現從背景中有效提取顯著(zhù)區域；中心-四周對比度方法難以保證分割的準確性，容易導致錯誤的顯著(zhù)檢測結果，并且僅使用中心-四周對比度對目標物體進(jìn)行顯著(zhù)性編碼并不十分有效；CSC算法在提取中心和周邊區域差異性的同時(shí)，結合它們之間位置的相對性，并設計了一個(gè)多核信息融合模型，以不同權重融合多種對比度方法以產(chǎn)生最優(yōu)顯著(zhù)圖，最后用圖分割算法來(lái)進(jìn)行二元分割，獲得準確的顯著(zhù)圖；實(shí)驗結果表明CSC算法能夠有效捕捉顯著(zhù)物體的局部差異，提高顯著(zhù)性物體定位及分割精度的性能，減少噪聲的影響，從背景中分離出精確的顯著(zhù)性區域，獲得更優(yōu)的顯著(zhù)性檢測結果。

Abstract:

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

張偉,陳夢(mèng)宇,周全,葉波,沈瓊霞.基于中心-對角對比度的顯著(zhù)性檢測計算機測量與控制[J].,2017,25(9).

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歷史

收稿日期:2017-05-01
最后修改日期:2017-05-18
錄用日期:2017-05-19
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-14
出版日期:

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