基于多尺度多特征的显著性区域检测

• 作者: 侯向丹 刘晓曼 刘洪普 连珂
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 八邻域 多尺度 超像素 多特征 显著性检测
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 26-31
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.06.005

摘要

针对目前大多数显著性检测方法显著性区域轮廓不明显的缺点,提出了一种基于多尺度多特征的显著性区域检测算法.该算法利用基于改进的八邻域算法和基于熵率的超像素分割方法,获取到不同尺度下图像的亮度特征、 颜色特征和纹理特征,从而使显著性区域的轮廓更明显.该算法在MSRA-1000、ECSSD、THUR15K 3个公开数据集上进行实验,并与现有的8种算法(FT,AC,IT,GB,AIM,SEG,SIM,SUN)做了对比,实验结果表明,该方法能够有效地提高图像的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯向丹	河北工业大学计算机科学与软件学院	26	221	7.0	14.0
5	刘晓曼	河北工业大学计算机科学与软件学院	2	6	2.0	2.0
9	刘洪普	河北工业大学计算机科学与软件学院	14	84	4.0	8.0
13	连珂	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	2	1.0	1.0