基于视觉显著性的图像分割PPT

从视觉角度来说，视觉显著性图像是指主体突出的图像，比起内容散乱的图像，此类图像往往更能吸引用户的关注，也更符合用户对图片检索的使用需求。提出了一种图像主体视觉显著性判断方法，采用“中心围绕”计算原则在

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

利用神经网络提取的图像全局特征包含图像上的冗余信息，影响检索的精度，为了解决这个问题，提出了一种基于VGG16的改进网络结构、保留图像空间信息、提取图像显著性区域局部特征的算法。首先利用改进的网络对数

基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测.pdf,现有基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测算法均是采用各种类型的数学模型来进行算法设计，为进一步提高检测准确率，从人眼仿生学角度出发，首次将人眼的视觉

针对当前图像显著性检测算法存在的检测不准确和边缘不清晰问题,提出基于改进的贝叶斯公式融合算法。采用compactness先验得到初级显著图,并以初级显著图作为训练样本,采用多核学习方式得到次级显著图,

论文仅供学习参考使用。 提 出 了一种基于多尺度融合的对象显著性检测方法.首 先 对 图 像 进行平滑处理,过滤掉图像中的高频噪声特征,然 后 对 图 像 进行尺度划分并分别采用不同的方法对不同尺度上

MSRA1000图像显著性标记数据集，有原图像和标记图像。

显著性检测 超像素分割

针对目标在图像边界上带来的检测误差,提出了边界显著性算法。首先在多尺度下对图像进行超像素分割,计算边界差异,估计其边界显著性。而后对所有超像素进行模式挖掘,得到显著性种子,并与边界显著性相结合。最后通

显著性特征提取算法，和VC6.0++作为开发环境，设计实现两种有代表性的视觉显著性计算模型，并利用这种模型计算自然图像分析实验结果。