基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对现有显著性检测方法得到的显著区域不完整以及缺乏生物学依据的不足,提出一种基于频域多尺度分析的图像显著性检测方法.首先利用小波变换将输入图像的离散余弦变换(DCT)系数的幅度谱进行多尺度分解,计算得到多尺度下的空间域视觉显著图,然后依据显著性评价函数选出较优显著图,最后以自适应权重合成输入场景的视觉显著图.对不同类型数据集进行实验,包括心理物理学模板数据集、人眼注视轨迹数据集及显著目标分割数据集(包括ASD和ECSSD数据集),该方法对于多类型数据集在P-R曲线、ROC曲线及AUC指标等客观评价标准上均取得较高精确度,且在计算速度统计中计算较快,表明该方法优于其他经典的显著性检测方法.
推荐文章
基于HVS的多尺度显著性检测算法
人类视觉系统
多尺度
主成分分析
显著性检测
图像分析
基于空-频域混合分析的RGB-D数据视觉显著性检测方法
视觉显著性
深度信息
超复数傅里叶变换
环境理解
基于双层多尺度神经网络的显著性对象检测算法
显著性对象检测
深度学习
深度卷积网络
条件随机场
基于Faster R-CNN的显著性目标检测方法
视觉显著性
目标检测
元胞自动机
超像素分割
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于频域多尺度分析的显著性检测
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 视觉注意 显著性检测 离散余弦变换 小波变换 显著图
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 68-78
页数 11页 分类号 TP391.41
字数 6572字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2020.17419
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
6 余映 云南大学信息学院 5 15 2.0 3.0
7 邵凯旋 云南大学信息学院 2 1 1.0 1.0
8 康迂星 云南大学信息学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (41)
共引文献  (21)
参考文献  (18)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1980(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
1982(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2010(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2011(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2012(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2013(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2014(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2015(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
视觉注意
显著性检测
离散余弦变换
小波变换
显著图
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
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
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导