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摘要:
针对当前基于流形排序的显著性检测算法缺乏子空间信息的挖掘和节点间传播不准确的问题,该文提出一种基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测算法.融合颜色、位置和边界连通度等初级视觉先验形成背景高级先验,约束图像特征矩阵的分解,强化低秩矩阵与稀疏矩阵的差异,充分描述子空间结构信息,从而有效地将前景与背景分离;引入稀疏感知和局部平滑等线索改进传播矩阵的构建,增强颜色特征出现概率低的节点的传播能力,加强局部区域内节点的关联性,准确凸显节点的属性,得到紧密且连续的显著区域.在3个基准数据集上的实验结果与图像检索领域的应用证明了该文算法的有效性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测
来源期刊 电子与信息学报 学科
关键词 显著性检测 低秩背景约束 多线索传播 稀疏感知
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 图像与智能信息处理|Image and Intelligent Information Processing
研究方向 页码范围 1432-1440
页数 9页 分类号 TN911.73|TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT200193
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研究主题发展历程
节点文献
显著性检测
低秩背景约束
多线索传播
稀疏感知
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
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95911
相关基金
河北省自然科学基金
英文译名:
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项目类型:
学科类型:
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