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题名基于外轮廓模糊处理的多尺度目标检测
被引量：1
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作者
程艳云
朱松豪
石路路
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机构
南京邮电大学自动化学院
南京华苏科技股份有限公司研发部
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2018年第2期78-86,共9页
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基金
南京邮电大学国自基金孵化项目(NY217066)资助项目
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文摘
文中提出一种基于外轮廓模糊处理的多尺度目标检测方法。由于目标背景区域通常与图像边界相连接,因此,文中通过计算与图像边界的距离提取显著目标,且利用超像素过分割提高处理效率。具体而言,首先对图像进行超像素分割;然后,依据超像素与图像边界距离生成最小树,并以此获得显著目标的初步检测结果;接下来,利用快速轮廓检测法提取显著目标的外轮廓信息;最后,利用模糊色差直方图及多尺度方法获得显著目标的准确检测结果。实验结果表明,与现有方法相比,文中所提算法在效率和精度上具有一定优势。
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关键词
显著目标检测
最小生成树
外轮廓提取
模糊色差直方图
多尺度检测
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Keywords
salient object detection
minimum tree
skeleton extraction
fuzzy chromatic aberration histo- gram
muhiscale detection
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分类号
TP911.73
[自动化与计算机技术]
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