联合显著性和多方法差异影像融合的遥感影像变化检测 被引量：8

1

作者 王译著 黄亮 +2 位作者 陈朋弟 李文国 余晓娜 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2021年第3期89-96,共8页

针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法。选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vect... 针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法。选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vector analysis,CVA)和光谱斜率差异(spectral gradient difference,SGD)两种方法对两个时相遥感影像进行对应的差异影像构造;然后通过基于聚类的联合显著性方法分别获取两幅差异影像的联合显著性图;最后,将两幅联合显著性图进行融合得到联合显著性差异图,并采用大津法(OTSU)对联合显著性差异图进行阈值分割和闭运算得到最终变化图。实验表明,该方法的总体精度(overall accuracy,OA)、Kappa系数和F-measure精度优于传统方法,可靠性强,具有很高的准确性。 展开更多

关键词 变化矢量分析 光谱斜率差异 联合显著性检测 变化检测 遥感影像

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基于对象性和多层线性模型的协同显著性检测 被引量：6

2

作者 金志刚 李静昆 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1845-1853,共9页

针对背景环境复杂的图像组中协同显著性检测的共显性目标混乱不一致、准确率低的问题,提出了一种基于对象性和多层线性模型的图像协同显著性检测方法。首先通过显著性先验和对象性概率加权的背景引导因子BGO计算图像间显著性引导传播的... 针对背景环境复杂的图像组中协同显著性检测的共显性目标混乱不一致、准确率低的问题,提出了一种基于对象性和多层线性模型的图像协同显著性检测方法。首先通过显著性先验和对象性概率加权的背景引导因子BGO计算图像间显著性引导传播的显著值;然后设计了一种局部区域特征计算图像内显著值,并使用图像的hu矩的零、一阶和二阶矩对两阶段显著值进行整合;最后通过多层线性模型自适应地融合各个显著图得到最终结果。实验结果表明:本文算法分别在iCoseg和MSRC两个数据集上的平均精度达到了87.80%和83.50%,在其它实验指标上的评估结果也有明显提高,增强了算法的适应能力。 展开更多

关键词 协同显著性检测 多层线性模型 对象性 图像的矩

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视觉显著性检测综述 被引量：1

3

作者 温洪发 周晓飞 +1 位作者 任小元 颜成钢 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2020年第2期1-11,共11页

视觉显著性(Visual Saliency)是指人类在观察某一区域时视野中存在能够引起人类视觉关注的局部区域,该局部区域被称为显著性区域。与此对应,视觉显著性检测(Visual Saliency Detection)则主要用于凸显图像或者视频中的显著性区域。近年... 视觉显著性(Visual Saliency)是指人类在观察某一区域时视野中存在能够引起人类视觉关注的局部区域,该局部区域被称为显著性区域。与此对应,视觉显著性检测(Visual Saliency Detection)则主要用于凸显图像或者视频中的显著性区域。近年来,基于计算机技术的视觉显著性检测模型被广泛应用于图像分割、目标检测和视频编码等领域。因此,进行视觉显著性检测研究具有相当的实际应用价值。该文针对视觉显著性检测研究进行了系统地介绍,主要包括RGB图像显著性检测、RGBD图像显著性检测、视频显著性检测和协同显著性检测等,同时总结分析了各种视觉显著性检测模型的特点,并进一步探讨了视觉显著性检测研究未来的发展方向。 展开更多

关键词 视觉显著性检测 RGB图像显著性检测 RGBD图像显著性检测 视频显著性检测 协同显著性检测

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统一分级图神经网络的协同显著性检测方法

4

作者 刘冰 王甜甜 +2 位作者 付平 孙少伟 李永强 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1010-1019,共10页

协同显著性检测指从一组相关图像集中识别出共同出现且显著的物体,其难点是如何挖掘与利用图像帧内、帧间的显著性线索.文中提出一种统一分级图神经网络的协同显著性检测方法.首先利用超像素分割算法将图像分割,并提取图像帧内分级显著... 协同显著性检测指从一组相关图像集中识别出共同出现且显著的物体,其难点是如何挖掘与利用图像帧内、帧间的显著性线索.文中提出一种统一分级图神经网络的协同显著性检测方法.首先利用超像素分割算法将图像分割,并提取图像帧内分级显著性特征构建图模型;然后挖掘图像帧间分级显著性图嵌入,形成统一的二维分级特征体系;最后充分利用图像帧内和图像帧间的线索,提出几何注意力模块.在iCoSeg数据集上的消融实验结果表明,所提出的统一分级图神经网络中各个模块均是有效的;所提方法基于iCoSeg数据集测试的最大F-measure、平均绝对误差以及S-measure分别为0.8486,0.1076和0.8134,可以媲美或优于其他9种对比方法,最终获得的显著性图的高亮一致性和边缘均得到明显的改善. 展开更多

关键词 协同显著性检测 图神经网络 分级特征 注意力机制

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图像显著性传播及约束的协同显著性检测 被引量：2

5

作者 赵悉超 刘政怡 李炜 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第11期1925-1934,共10页

协同显著性检测是指在一组相关图像中发现共同的显著前景区域。现有方法捕获图像中节点对的关系,利用人类先验知识构建协同显著性检测模型,然而忽略了检测中节点之间的高阶关系,没有挖掘到节点间的潜在联系,从而导致次优的协同显著图。... 协同显著性检测是指在一组相关图像中发现共同的显著前景区域。现有方法捕获图像中节点对的关系,利用人类先验知识构建协同显著性检测模型,然而忽略了检测中节点之间的高阶关系,没有挖掘到节点间的潜在联系,从而导致次优的协同显著图。提出了一个新颖的基于超图的种子传播的协同显著性检测框架。具体来说,框架由交叉图像显著性传播和图像内显著性约束组成,前者利用基于单显著图的显著种子点,跨图像交叉传播机制,融合算法检测图像组的协同显著对象并抑制非协同显著对象,获得初步协同显著图;后者再引入图像的凸包先验机制,学习空间分布信息,约束共同背景噪声,抑制相似背景区域,获得更精确的协同显著图。在两个广泛使用的协同显著性检测数据集上进行大量的实验,结果表明,同为无监督模型,相比现存的无监督协同显著性方法,获得了最优的性能。 展开更多

关键词 协同显著性检测 交叉图像显著性传播 图像内显著性约束 凸包先验机制

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基于超像素匹配的图像协同显著性检测 被引量：2

6

作者 张兆丰 吴泽民 +2 位作者 姜青竹 杜麟 胡磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期314-319,共6页

为了快速有效地完成多图像的协同显著性检测,提出了一种基于超像素匹配的检测模型。首先针对一般单个超像素特征匹配效果较差的问题,提出一种基于Hausdorff距离的邻域超像素集匹配算法来进行图像间超像素的精确匹配;然后构建图像内和图... 为了快速有效地完成多图像的协同显著性检测,提出了一种基于超像素匹配的检测模型。首先针对一般单个超像素特征匹配效果较差的问题,提出一种基于Hausdorff距离的邻域超像素集匹配算法来进行图像间超像素的精确匹配;然后构建图像内和图像间的双层元胞自动机模型,进行多幅图像之间的显著性传播,从而有效地检测出协同显著性。在公开的测试数据集上的实验结果表明,所提算法的检测精度和检测效率优于目前的主流算法,且具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 协同显著性检测 HAUSDORFF距离 超像素匹配 元胞自动机 显著性传播

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块聚类的协同显著性检测 被引量：1

7

作者 杨麟 杜吉祥 聂一亮 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期445-450,共6页

针对复杂背景的多图像显著性检测问题,提出一种基于块聚类的多图像协同显著性检测方法.该方法通过构建多图像间共同对象的关联性,利用块聚类计算4种显著性测度并融合,获得较好的协同显著性检测效果.实验结果表明:基于块聚类的协同显著... 针对复杂背景的多图像显著性检测问题,提出一种基于块聚类的多图像协同显著性检测方法.该方法通过构建多图像间共同对象的关联性,利用块聚类计算4种显著性测度并融合,获得较好的协同显著性检测效果.实验结果表明:基于块聚类的协同显著性检测方法能够有效提高检测精度,且鲁棒性较高. 展开更多

关键词 协同显著性检测 协同分割 块聚类 显著性测度 测度融合

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基于引导传播和流形排序的协同显著性检测方法 被引量：1

8

作者 徐涛 马玉琨 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第12期1999-2008,共10页

提出一种基于图像间显著性引导传播和图像内流形排序的两阶段引导方法,充分挖掘单幅图像显著性引导传播机理,提高面向群组图像协同显著性检测算法的精确度和实时性。对N张群组图像中的任意一幅图像,第一价段借助单幅图像显著性探索其与... 提出一种基于图像间显著性引导传播和图像内流形排序的两阶段引导方法,充分挖掘单幅图像显著性引导传播机理,提高面向群组图像协同显著性检测算法的精确度和实时性。对N张群组图像中的任意一幅图像,第一价段借助单幅图像显著性探索其与组内其他图像两两间的共同相似性属性,获取N-1张初始协同显著性图。为了有效抑制非相似区域的背景干扰,在第二阶段中,通过流形排序(EMR)算法,计算N-1张前景显著性图每个像素点的排序值,以更新之前的显著性检测结果,恢复出第一阶段中误检为背景的相似性区域。最后在基于贝叶斯理论的融合算法框架下实现最终协同显著性图的获取。基于iCoseg和MSRC数据库进行评测,所提算法在综合指标F值和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)等评价指标方面一致优于现有5种协同显著性检测算法。基于真实场景的实验结果从普遍适用性角度对本文算法做了进一步验证。 展开更多

关键词 视觉显著性 协同显著性检测 引导传播 流形排序 贝叶斯理论

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特征融合和多重约束的协同显著性检测 被引量：1

9

作者 金志刚 李静昆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1477-1484,共8页

针对环境复杂的图像组中前景和背景信息混乱、共显性目标无法准确显示的问题,提出一种特征融合和多重约束的图像协同显著性检测算法.首先通过融合对象性概率优化的深度信息和颜色信息计算图像间显著性引导传播的显著值;然后使用深度概... 针对环境复杂的图像组中前景和背景信息混乱、共显性目标无法准确显示的问题,提出一种特征融合和多重约束的图像协同显著性检测算法.首先通过融合对象性概率优化的深度信息和颜色信息计算图像间显著性引导传播的显著值;然后使用深度概率指导的多重约束的背景先验方法计算图像内显著值以进一步优化;将两阶段得到的显著值进行区域性建议融合,采用最小二乘法学习得到最终的协同显著性结果.在公共数据集上的实验结果表明,该算法有效地利用图像间相似性信息且抑制了背景信息,使得显著目标更加接近真值标定结果;克服了复杂环境因素的影响,在各个实验指标上的评估结果都有明显提高. 展开更多

关键词 协同显著性检测 特征融合 多重约束 深度信息

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一种协同显著目标自动分割方法 被引量：1

10

作者 王超 李静 李东民 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第4期830-835,共6页

图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互,不能实现图像的自动分割这一问题,提出一种基... 图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互,不能实现图像的自动分割这一问题,提出一种基于协同显著检测的多阶段显著目标自动分割方法.首先,利用基于聚类的协同显著目标检测方法获取协同显著图.然后,利用星形先验的图割方法和混合高斯模型拟合前景与背景,结合Grab Cut算法实现细分割.最后,利用显著目标的主动轮廓分割方法优化细分割的结果.在标准数据集上进行仿真实验,验证了提出方法的有效性. 展开更多

关键词 协同显著目标检测 自动分割 高斯模型 GRABCUT 主动轮廓模型

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基于协同特征的显著性目标检测算法 被引量：1

11

作者 陈恒晟 王军 +3 位作者 毛毅 孟祥豪 刘刚 吴国栋 《通信技术》 2021年第8期1883-1890,共8页

显著性目标检测旨在提取图像场景中最显著的目标成分。常规的显著性目标检测算法主要对单一的图像进行处理,得到的检测结果往往不够准确,存在检测错误的情况。为解决上述问题,提出基于协同特征的显著性目标检测算法,通过利用图像组之间... 显著性目标检测旨在提取图像场景中最显著的目标成分。常规的显著性目标检测算法主要对单一的图像进行处理,得到的检测结果往往不够准确,存在检测错误的情况。为解决上述问题,提出基于协同特征的显著性目标检测算法,通过利用图像组之间的协同性来实现对显著目标的准确检测。通过在已公开的数据集进行实验表明,所提算法在检测效果上优于目前的主流算法,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 显著性 卷积神经网络 多层元胞自动机 目标检测

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高效通道注意力和特征融合的协同显著性检测算法

12

作者 张德华 李俊豪 +1 位作者 张静凯 肖启阳 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期103-111,共9页

针对现有的协同显著性检测算法在多显著目标复杂场景下表现不佳的问题,提出了一种基于高效通道注意力和特征融合的协同显著性检测算法。首先,检测算法利用预训练的深度卷积神经网络对场景进行多尺度特征的提取,结合边缘显著信息设计了... 针对现有的协同显著性检测算法在多显著目标复杂场景下表现不佳的问题,提出了一种基于高效通道注意力和特征融合的协同显著性检测算法。首先,检测算法利用预训练的深度卷积神经网络对场景进行多尺度特征的提取,结合边缘显著信息设计了显著性语义特征提取模块,以避免全卷积神经网络导致边缘信息的缺失;其次,通过内积基本原理得到组内图片间的关联性信息并根据其关联程度进行自适应加权,结合高效通道注意力层设计了协同特征提取算法;最后,为了将各级高层语义特征经过协同显著性特征提取之后的结果与浅层次的特征进行融合,并实现对预测结果进行多分支同步监督,设计了基于高效通道注意力的特征融合模块。通过对3个经典的数据集进行测试,并与6种现有的协同显著检测算法进行对比,结果表明本文所提算法提高了复杂场景中图像的协同显著性检测的精度以及边缘信息的丰富程度,并具有更优的协同显著性信息检测性能;通过消融实验进一步验证了所提设计算法各个模块的有效性和必要性。 展开更多

关键词 深度卷积神经网络 协同显著性检测 多尺度特征 特征提取 特征融合 注意力机制

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基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测

13

作者 张华迪 樊玮 黄睿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第12期3811-3814,3819,共5页

针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区... 针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区域进行处理,清晰地显示了目标边界轮廓;然后使用Mask R-CNN提取语义特征,给出了图像语义特征和语义一致性的定义,并针对提取语义特征过程中出现的同一语义类别的物体在不同形态下被检测为不同语义类别的问题,提出了图像组语义相关类的概念,在此概念的基础上定义了图像组语义关联类,解决了多幅图像的语义关联问题;最后融合显著性检测区域和图像组语义一致性区域得到协同显著性检测结果。在公开基准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效凸显目标整体及轮廓,在客观量化方面的综合性能有明显提升。 展开更多

关键词 协同显著性检测 深度学习 卷积神经网络 图像组语义相关类

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基于目标检索的RGB-D协同显著性研究 被引量：3

14

作者 汪蕊 刘政怡 李炜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期228-233,共6页

为了解决在RGB-D协同显著检测算法中和前景区域相似的背景部分易被分类为显著区域的问题。提出了基于目标检索挑选出前景概率更高的显著种子,减少误分类率的RGB-D协同显著检测算法。输入原始图片、深度图,及现有算法得到的最初显著图,... 为了解决在RGB-D协同显著检测算法中和前景区域相似的背景部分易被分类为显著区域的问题。提出了基于目标检索挑选出前景概率更高的显著种子,减少误分类率的RGB-D协同显著检测算法。输入原始图片、深度图,及现有算法得到的最初显著图,进行超像素分割,利用DSP(深度形状先验)算法优化初始显著图得到更佳初始显著图。使用目标检索挑选出显著值更高且更有可能是显著物体的超像素,使用协同显著判断准则求得显著值。协同传播算法加以元胞优化被利用来得到更加准确的显著图。在RGBD Cosal150数据集上的实验表明了该算法的有效性和杰出性,取得了较高的准确度。 展开更多

关键词 RGB-D协同显著检测 目标检索 协同传播

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