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摘要:
为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法.针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验.同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中.最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图.在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明,MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图,同时F,AUC,MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升.
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文献信息
篇名 多先验融合的图像显著性目标检测算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 MPLRR算法 显著性目标 凸包区域中心先验 融合策略 低秩模型
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 179-186
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 5644字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1710-0208
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 董本志 东北林业大学信息与计算机工程学院 51 246 7.0 13.0
2 景维鹏 东北林业大学信息与计算机工程学院 37 217 8.0 12.0
3 于尚书 东北林业大学信息与计算机工程学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (83)
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研究主题发展历程
节点文献
MPLRR算法
显著性目标
凸包区域中心先验
融合策略
低秩模型
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
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