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基于背景评估的贝叶斯模型显著性检测
基于背景评估的贝叶斯模型显著性检测
作者:
文雅宏
巨琛
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
显著性检测
背景
贝叶斯模型
凸包
摘要:
针对自然图像中,复杂背景信息对显著性目标检测的影响,提出一种利用背景信息进行预测和贝叶斯模型选择优化的显著性检测方法.首先,为了提取完整的先验信息,根据背景信息与图像边界的连通性,以及对图像边界是否为背景进行评估来生成先验显著图.其次,为了降低背景信息的干扰,通过对流行排序算法生成的显著图进行角点检测,选择较为准确的显著点构造凸包.最后,利用贝叶斯模型进行选择优化来抑制和显著目标具有相同特征的背景信息.在2个公开的数据集上进行测试,并与4种性能较好的显著性检测算法对比,结果显示本文算法可提高显著性检测的准确性和区域的完整性.
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篇名
基于背景评估的贝叶斯模型显著性检测
来源期刊
计算机与现代化
学科
关键词
显著性检测
背景
贝叶斯模型
凸包
年,卷(期)
2021,(10)
所属期刊栏目
图像处理|IMAGE PROCESSING
研究方向
页码范围
63-68,74
页数
7页
分类号
TP391.41
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2021.10.010
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
显著性检测
背景
贝叶斯模型
凸包
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
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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