基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
模拟人的视觉系统对图像中的显著性区域进行检测是计算机视觉领域重要研究内容之一。本文提出了一种新颖的基于时-频结合的显著性区域检测算法,通过结合显著目标在时域的局部对比度和在频域的全局频谱特性,从而有效增强显著目标与背景区域的区分度。为提高时域局部对比度的刻画能力,反应人类视觉“颜色双对立”理论的多通道特性得到了充分考虑。此外,在频域利用奇异值分解(SVD)方法对幅度谱系数矩阵做低秩逼近,通过自适应控制逼近矩阵秩的大小,实现去除高频信息与杂波的目的,而后仅利用相位信息,得到基于频域全局频谱特性的显著图像。在公开数据库上的性能测试结果表明,同目前代表性显著性检测技术相比,本文提出的基于时-频结合的显著性区域检测算法具有更优的检测性能。
推荐文章
视觉显著性检测综述
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
基于颜色和运动空间分布的时空显著性区域检测算法
时空一致性优化
颜色的空间分布
运动的空间分布
时空显著性
基于全局颜色对比的显著性目标检测
全局颜色对比
显著性图
条件随机场
显著性目标检测
基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取
显著性区域提取
视觉注意机制
分水岭
区域化空间注意力模型
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 基于时-频结合的显著性区域检测
来源期刊 铁道学报 学科 工学
关键词 显著性检测 视觉注意力 目标检测 时-频分析
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 铁道通信信号
研究方向 页码范围 62-69
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 6572字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8360.2014.07.010
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 朱振峰 北京交通大学信息科学研究所 19 93 6.0 8.0
2 赵耀 北京交通大学信息科学研究所 61 474 12.0 19.0
3 陈倩 北京交通大学信息科学研究所 2 4 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
共引文献  (18)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1980(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1982(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2006(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(6)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(3)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(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)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
显著性检测
视觉注意力
目标检测
时-频分析
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
铁道学报
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
出版文献量(篇)
4684
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85544
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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