边界显著性与模式挖掘

• 作者: 吴泽民 张兆丰 杜麟 胡磊
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 边界显著性 多尺度 模式挖掘 显著性种子 显著性传播
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.85
• 字数: 4526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.08.012

摘要

针对目标在图像边界上带来的检测误差,提出了边界显著性算法.首先在多尺度下对图像进行超像素分割,计算边界差异,估计其边界显著性.而后对所有超像素进行模式挖掘,得到显著性种子,并与边界显著性相结合.最后通过显著性传播得到最终显著图.在三个公开的测试数据集上将本文提出算法与其他18种主流的现有算法进行对比.大量实验结果表明,所提出的算法在不同数据集上都优于目前主流算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴泽民	中国人民解放军理工大学通信工程学院	18	48	3.0	6.0
2	胡磊	中国人民解放军理工大学通信工程学院	15	17	3.0	3.0
3	杜麟	中国人民解放军理工大学通信工程学院	7	6	2.0	2.0
4	张兆丰	中国人民解放军理工大学通信工程学院	7	3	1.0	1.0