从人眼的视觉机制出发,提出了一种拟人视觉系统的显著性检测方法。该方法首先对图像进行量化并选取出高频颜色,降低了计算的复杂度,然后对图像进行分割对比,初始的视觉点以图像的中心作为基准点,通过提出的视觉引
为满足自然场景下显著性检测精度的要求, 提出了一种显著性检测优化方法。该方法采用简单线性迭代聚类分割算法将图像分割为多个超像素区域, 并提取颜色区域对比度特征。通过Harris角点检测算法定位目标的大
针对传统基于像素的显著性模型存在的边缘模糊、不适于低对比度环境等问题,提出一种基于双目视觉信息的显著性区域检测方法.采用简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像进行超像素分割,将生成的超像素区域进行合并
简单图像显著性特征提取matlab代码,代码仅有几行,很容易实现,效果比较明显。
研究图像显著性的几篇好的论文,都是英文的
针对复杂背景下船舶目标检测率低和光学遥感传感器的多光谱近红外(NIR)波段利用率低的问题,提出一种四波段多光谱遥感图像船舶目标显著性检测算法。所提算法利用四波段遥感数据中可见光波段图像的色彩内容饱满、
基于双向显著性的遥感图像机场目标检测,朱丹,王斌,现有的全色遥感图像机场目标检测方法,对机场目标的直线特征利用得非常有限。本文提出一种同时利用自顶向下和自底向上双向显著性
基于背景连续性先验知识,提出了一种新的显著性检测方法。该方法首先对图像进行超像素分割,寻找任意一组超像素间的最短长度路径,并根据路径中的超像素与路径首尾两端的超像素的色彩差异计算出超像素的前景权重。经
显著性检测是计算机视觉的一个重要分支,而在深度学习的训练阶段、显著性检测算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的数据集。显著图像数据集Judd。
论文仅供学习和参考。 综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征; 在条件随机场框架下融合这些特征, 通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测; 结合区域标
