基于多尺度局部极值和边缘检测的目标性算法

• 作者: 方智文 曹治国 肖阳
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 多尺度 局部极值 边缘检测 目标性
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 911-921
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2016.08.05

摘要

目标性作为目标检测的预处理算法，用于高效提取少量可靠的目标潜在区域，可替代针对复杂特征的多尺度滑动窗的分析方式，达到提升目标检测效率的目的。该文提出了一种基于多尺度局部极值和边缘检测的目标性算法。首先，基于原始图像的多尺度梯度特征，在不同尺度下利用均值滤波得到梯度强度的局部极值，并在原始图像上还原出初始目标潜在区域；然后，通过提取图像的边缘特征，计算初始目标潜在区域的目标性得分值；最后，对得分值进行尺度加权，并结合非极大值剔除冗余区域，最终输出少量可靠的目标潜在区域。通过 PASCAL VOC 和 ILSVRC2014数据库的实验对比，该算法给定1000个候选区时在 PASCAL VOC 和 ILSVRC2014分别达到97％和98％以上的召回率，同时有效地提升了首框召回率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方智文	华中科技大学自动化学院多谱信息技术国家级重点实验室	17	32	3.0	5.0
3	曹治国	华中科技大学自动化学院多谱信息技术国家级重点实验室	37	652	15.0	24.0
4	肖阳	华中科技大学自动化学院多谱信息技术国家级重点实验室	7	34	4.0	5.0