一种高效的基于局部特征的显著区域检测算法

• 作者: 张为华 戴晨 朱斐文 肖菁
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像显著区域 局部特征 最大子矩阵和
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 5-9
• 分类号: TP301
• 字数: 4494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.08.002

摘要

图像特征提取是图像/视频检索问题的关键.研究人员发现,假如对整张图像或视频帧做特征提取,会产生大量的特征信息,从而影响图像/视频帧的匹配时间.由于人们通常只对图像中部分关键的区域感兴趣,因此在对图像做局部特征提取时可以先对图像进行显著区域检测,排除非关键区域上的特征信息,从而减低匹配所需的特征点数,提高匹配的处理速度.但是由于传统的显著区域检测算法计算复杂,会对图像特征提取过程产生额外的时间开销.提出一种快速的显著区域检测算法,根据局部特征提取算法特征检测阶段得到的特征点分布,利用最大子矩阵和算法,在损失较小的准确度的情况下快速检测出图像的显著区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张为华	复旦大学并行处理研究所	33	234	7.0	14.0
2	戴晨	复旦大学并行处理研究所	3	30	3.0	3.0
3	朱斐文	复旦大学并行处理研究所	1	6	1.0	1.0
7	肖菁	上海交通大学电子信息与工程学院	3	23	3.0	3.0