基于视觉显著性的目标分割算法

• 作者: 李璐 温静 王文剑
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性 SURF Gist 图论
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 398-406
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 4545字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1505016

摘要

传统的图像分割算法在分割前需要输入目标的先验信息,因此不适应盲图像的分割.为此,提出了一种基于显著性的图像分割算法,主要借鉴人的注意力机制将图像中具有视觉显著性的区域分割出来.首先,利用Gist全局特征获取目标图像的相似图像集;然后,结合尺度不变特征SURF(speeded up robust features)和Lab颜色模型空间特征对目标图像内以及相似图像集提取显著性特征,并根据显著性块频率低的原理进行显著性分割;最后,结合图分割获得最终的显著性区域分割结果.实验结果表明该方法适用于具有显著性视觉语义的盲图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文剑	山西大学计算机与信息技术学院	97	798	14.0	23.0
2	温静	山西大学计算机与信息技术学院	12	11	2.0	3.0
3	李璐	山西大学计算机与信息技术学院	4	21	3.0	4.0