作者:
原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
通过分析现有基于内容的图像结构表示方法,存在鲁棒性不强和结构多样性易增加分类的复杂性并降低分类正确率的问题,研究了基于图割的二叉树和基于显著性的多叉树图像结构表示方法,并与基于区域相似性的二叉树和改进深度的多叉树表示进行比较.实验表明,基于图割和显著性的表示方法能有效提高结构树的语义性和分类性能.
推荐文章
图像显著性检测方法解析
图像显著性
显著性检测
检测方法
图像处理
卷积特征图融合与显著性 检测的图像检索
图像检索
特征图融合
显著性检测
卷积神经网络
基于SIFT特征和图割算法的图像分割方法研究
SIFT特征
图割算法
能量函数
图像分割
种子点
基于 DCT 域视觉显著性检测的图像缩放算法
图像缩放
线裁剪
视觉显著性检测
离散余弦变换域
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于图割和显著性的图像结构表示方法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 图像结构 图割 显著性 二叉树
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 3589-3592
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.09.114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王庆 西北工业大学计算机学院 68 658 15.0 23.0
2 陈君 西北工业大学计算机学院 6 45 4.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (5)
二级引证文献  (2)
1961(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1993(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
图像结构
图割
显著性
二叉树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导