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多目标显著性区域提取算法
1
作者
孟琭
陈
妹
雅
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1380-1384,共5页
结合对象估计和超像素分割,提出面向多目标的显著性区域提取算法.首先,应用对象估计对图像中的多目标作初步检测,得到若干个显著性区域的初步结果;然后,再将这些显著性区域与超像素分割的结果作图像拼接,完善这些显著性区域;最后,将图...
结合对象估计和超像素分割,提出面向多目标的显著性区域提取算法.首先,应用对象估计对图像中的多目标作初步检测,得到若干个显著性区域的初步结果;然后,再将这些显著性区域与超像素分割的结果作图像拼接,完善这些显著性区域;最后,将图像拼接的结果二值化,作为多目标显著性区域提取的最终结果.结果表明:所提算法可实现面向多目标的显著性区域提取.与3个经典算法的比较结果表明:所提算法在面向多目标显著性区域提取时更优.
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关键词
多目标
显著性区域
对象估计
超像素分割
图像处理
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职称材料
题名
多目标显著性区域提取算法
1
作者
孟琭
陈
妹
雅
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1380-1384,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61101057)
文摘
结合对象估计和超像素分割,提出面向多目标的显著性区域提取算法.首先,应用对象估计对图像中的多目标作初步检测,得到若干个显著性区域的初步结果;然后,再将这些显著性区域与超像素分割的结果作图像拼接,完善这些显著性区域;最后,将图像拼接的结果二值化,作为多目标显著性区域提取的最终结果.结果表明:所提算法可实现面向多目标的显著性区域提取.与3个经典算法的比较结果表明:所提算法在面向多目标显著性区域提取时更优.
关键词
多目标
显著性区域
对象估计
超像素分割
图像处理
Keywords
multi-target
salient region
object estimation
super-pixel segmentation
image processing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多目标显著性区域提取算法
孟琭
陈
妹
雅
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
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