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特征融合与S-D概率矫正的RGB-D显著检测
特征融合与S-D概率矫正的RGB-D显著检测
作者:
刘政怡
黄子超
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
显著目标检测
S-D概率矫正
特征融合
Manifold Ranking
RGB-D
颜色特征
深度特征
摘要:
目的 许多先前的显著目标检测工作都是集中在2D的图像上,并不能适用于RGB-D图像的显著性检测.本文同时提取颜色特征以及深度特征,提出了一种基于特征融合和S-D概率矫正的RGB-D显著性检测方法,使得颜色特征和深度特征相互补充.方法 首先,以RGB图像的4个边界为背景询问节点,使用特征融合的Manifold Ranking输出RGB图像的显著图;其次,依据RGB图像的显著图和深度特征计算S-D矫正概率;再次,计算深度图的显著图并依据S-D矫正概率对该显著图进行S-D概率矫正;最后,对矫正后的显著图提取前景询问节点再次使用特征融合的Manifold Ranking方法进行显著优化,得到最终的显著图.结果 利用本文RGB-D显著性检测方法对RGBD数据集上的1 000幅图像进行了显著性检测,并与6种不同的方法进行对比,本文方法的显著性检测结果更接近人工标定结果.Precision-Recall曲线(PR曲线)显示在相同召回率下本文方法的准确率较其中5种方法高,且处理单幅图像的时间为2.150 s,与其他算法相比也有一定优势.结论 本文方法能较准确地对RGB-D图像进行显著性检测.
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轮廓提取
深度信息
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内容分析
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相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
特征融合与S-D概率矫正的RGB-D显著检测
来源期刊
中国图象图形学报
学科
工学
关键词
显著目标检测
S-D概率矫正
特征融合
Manifold Ranking
RGB-D
颜色特征
深度特征
年,卷(期)
2016,(10)
所属期刊栏目
图像理解和计算机视觉
研究方向
页码范围
1392-1401
页数
10页
分类号
TP391
字数
4698字
语种
中文
DOI
10.11834/jig.20161014
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
刘政怡
安徽大学计算机科学与技术学院
50
241
9.0
12.0
2
黄子超
安徽大学计算机科学与技术学院
3
4
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
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2012(1)
参考文献(1)
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2015(2)
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2016(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)
2017(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2018(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
2019(4)
引证文献(1)
二级引证文献(3)
2020(7)
引证文献(0)
二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
显著目标检测
S-D概率矫正
特征融合
Manifold Ranking
RGB-D
颜色特征
深度特征
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
中国图象图形学报
主办单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国图象图形学学会
北京应用物理与计算数学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-8961
CN:
11-3758/TB
开本:
大16开
出版地:
北京9718信箱
邮发代号:
82-831
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
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