鱼眼图像协同性目标检测方法

• 作者: 冯为嘉 张力丹 朱均超
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 鱼眼图像 信息提取 显著性检测 协同性
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2017.04.009

摘要

由于鱼眼图像存在着严重非线性畸变,使得对图像中的信息进行准确识别变得尤为复杂,目前的显著性检测算法往往只针对单张图像进行检测,显著性测度少,检测结果误差较多,协同性目标检测算法利用多幅鱼眼图像之间的协同关联,对多幅鱼眼图像同时进行显著性信息检测,增加了显著性检测约束条件,通过构建全局关联性信息约束,对鱼眼图像中不同畸变程度的显著性物体进行有效的提取,弥补了单张图像检测中的不足,提高了检测结果的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱均超	天津理工大学自动化学院天津市复杂工业系统控制理论及应用重点实验室	44	182	7.0	11.0
2	张力丹	天津理工大学自动化学院天津市复杂工业系统控制理论及应用重点实验室	3	4	1.0	1.0
3	冯为嘉	天津理工大学自动化学院天津市复杂工业系统控制理论及应用重点实验室	2	3	1.0	1.0