基于光线变化的显著性区域提取

• 作者: 任永峰 周静波 王志坚
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性区域 光线特征 流行排序 融合
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 125-131
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2015.01.018

摘要

图像的显著区域提取是指利用人的视觉特点和习惯，获取图像中最易引起注意的区域。该技术被广泛应用于视觉分析的各个领域，是近几年研究的热点。当前显著性区域提取的方法大多基于颜色对比的基础上进行检测，这种方法只是大概检测出显著性区域的范围，不够精细。在对图像进行显著性区域提取的时候，光线也应该占有很重要的地位。为了更好的提取图像的显著性区域，本文提出一个融合光线的特征的模型进行显著性区域的提取。首先对每幅图像进行光线衰竭和增强的变化，生成不同光线特征的图像；然后对每幅不同光线条件下的图像利用流行排序计算显著性区域；最后针对多个显著性区域的结果进行融合计算，得到图像的显著性区域结果。该算法在公开图像数据库进行的试验验证标明，其结果优于同类的算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志坚	河海大学计算机与信息学院	212	2079	22.0	37.0
2	任永峰	淮阴工学院计算机工程学院	16	38	3.0	5.0
4	周静波	淮阴工学院计算机工程学院	18	127	8.0	10.0