作者:
原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
针对半监督分割方法的缺点,提出了一个基于显著性的目标自动分割算法。选取效率最好的频谱残差方法作为显著性方法,对显著图得到的粗分割区域分别进行腐蚀和膨胀处理来自动获得目标标签和背景标签。基于最大相似性的区域合并方法在标签的帮助下,目标可以有效地从背景中提取。对自然图像实验的数据结果证实了该方法能够自动可靠地从复杂的背景中提取目标。
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文献信息
篇名 基于显著性的目标自动分割算法
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 区域合并 显著性 频谱残差 膨胀 图像分割
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 67-70
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 殷凯 常州工学院计算机信息工程学院常州市软件技术研究与应用重点实验室 13 36 3.0 5.0
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研究主题发展历程
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区域合并
显著性
频谱残差
膨胀
图像分割
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期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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