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摘要:
由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,计算每个超像素的平均显著度值,并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图,利用新显著图的直方图将显著图二值化以确定显著目标,利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验结果表明,在不同的显著图上,所提算法能有效检测显著区域,在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优于现有算法。
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文献信息
篇名 结合超像素和直方图阈值的显著区域检测算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 显著区域检测 超像素分割 直方图阈值化分割
年,卷(期) 2015,(20) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 22-27
页数 6页 分类号 TP391
字数 4555字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0014
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 林家骏 华东理工大学自动化研究所 171 1083 15.0 26.0
2 张晴 上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院 23 59 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
显著区域检测
超像素分割
直方图阈值化分割
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
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