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摘要:
针对固定空间和色彩带宽的均值漂移分割算法无法解决的错分割问题,提出一种基于显著性特征进行密度修正的均值漂移分割算法.首先基于密度估计的主颜色量化结果计算区域视觉显著性;其次,将区域视觉显著性融合像素级显著性作为色彩特征空间聚类的密度修正因子,将密度修正后的融合图像作为输入执行均值漂移分割;最后进行小区域合并获得最终分割结果.实验结果显示,所提分割算法在四种尺度上的真实边界准确率和召回率平均值达到0.64和0.78,与其他方法相比,分割精度有显著的提高;同时,在视觉上有效提高了目标完整性,增强了自然图像中目标分割的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于显著性密度修正的均值漂移分割算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 显著性 特征融合 密度修正 均值漂移 图像分割
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 虚拟现实与数字媒体
研究方向 页码范围 1120-1125
页数 6页 分类号 TN911.73
字数 5056字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.1120
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 赵建贵 河南理工大学计算机科学与技术学院 11 40 3.0 6.0
2 司马海峰 河南理工大学计算机科学与技术学院 9 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
显著性
特征融合
密度修正
均值漂移
图像分割
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引文网络交叉学科
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计算机应用
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1001-9081
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大16开
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1981
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