基于HSV空间改进的多尺度显著性检测

• 作者: 严云洋 周静波 王文豪 高尚兵
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: HSV颜色空间 高斯多尺度变换 频谱残差 显著图
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 364-370
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.02.022

摘要

图像显著性特征已被广泛地应用于图像分割、图像检索和图像压缩等领域,针对传统算法耗时较长,易受噪声影响等问题,提出了一种基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法.该方法选择HSV色彩空间的色调、饱和度和亮度作为视觉特征,先通过高斯金字塔分解获得三种尺度的图像序列,然后使用改进的SR算法从三种尺度的图像序列中提出每个特征图,最后将这些特征图进行点对点的平方融合和线性融合.与其它算法的对比实验表明,该方法具有较好的检测效果和鲁棒性,能够较快速地检测出图像的显著性区域,能够突显整个显著性目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文豪	淮阴工学院计算机工程学院	30	277	9.0	16.0
2	严云洋	淮阴工学院计算机工程学院	80	560	13.0	19.0
3	周静波	淮阴工学院计算机工程学院	18	127	8.0	10.0
4	高尚兵	淮阴工学院计算机工程学院	55	294	9.0	15.0