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摘要:
针对现有频域显著性检测方法得到的显著区域不完整的问题,该文提出一种多尺度分析的频率域显著性检测方法.首先由输入图像特征通道信息构建4元超复数,然后通过小波变换对4元超复数域中幅度谱进行多尺度分解,计算生成多尺度下的视觉显著图,最后由评价函数选出效果较好显著图合成最终视觉显著图.实验结果表明,该文方法能够有效地抑制背景干扰,快速、精确地找到完整的显著目标,具有较高的检测精确度.
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文献信息
篇名 超复数域小波变换的显著性检测
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 图像处理 显著性检测 显著图 视觉注意 超复数傅里叶变换 小波变换
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2231-2238
页数 8页 分类号 TN911.73
字数 5677字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT180738
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨鉴 云南大学信息学院 43 201 8.0 13.0
2 吴青龙 云南大学信息学院 3 1 1.0 1.0
3 余映 云南大学信息学院 5 15 2.0 3.0
4 邵凯旋 云南大学信息学院 2 1 1.0 1.0
5 康迂星 云南大学信息学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
显著性检测
显著图
视觉注意
超复数傅里叶变换
小波变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导