多目标显著性区域提取算法

• 作者: 孟琭 陈妹雅
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标 显著性区域 对象估计 超像素分割 图像处理
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1380-1384
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2018.10.003

摘要

结合对象估计和超像素分割,提出面向多目标的显著性区域提取算法.首先,应用对象估计对图像中的多目标作初步检测,得到若干个显著性区域的初步结果;然后,再将这些显著性区域与超像素分割的结果作图像拼接,完善这些显著性区域;最后,将图像拼接的结果二值化,作为多目标显著性区域提取的最终结果.结果表明:所提算法可实现面向多目标的显著性区域提取.与3个经典算法的比较结果表明:所提算法在面向多目标显著性区域提取时更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟琭	东北大学信息科学与工程学院	22	171	8.0	13.0
2	陈妹雅	东北大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0