基于视觉显著性的层次形状分解方法

• 作者: 张军 滕书华 马燕新 鲁敏
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 形状分解 骨架提取 视觉显著度 形状层次分解
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 914-922
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5754字
• 语种: 中文

摘要

形状分解是形状理解与分析的重要基础.在充分理解人类视觉特性的基础上,联合形状骨架与轮廓特征构建了一种视觉显著性度量即视觉显著度,并提出一种基于视觉显著度的层次形状分解方法.首先采用基于距离变换的骨架生成方法获取目标骨架,之后利用骨架分叉点生成所有候选分割线,最后通过分叉点对应的内切圆半径以及轮廓段的视觉显著度对分割线进行优选获得最优解.实验结果表明,该方法对噪声、形变具有较好的鲁棒性,分解结果符合人类视觉习惯;此外,通过调整显著性阈值可获得不同尺度下的细节分解结果,具有更好的灵活性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	国防科学技术大学电子科学与工程学院	68	591	12.0	22.0
2	滕书华	国防科学技术大学电子科学与工程学院	14	157	7.0	12.0
3	鲁敏	国防科学技术大学电子科学与工程学院	12	69	4.0	8.0
4	马燕新	国防科学技术大学电子科学与工程学院	2	3	1.0	1.0