基于散度-形状引导和优化函数的显著性目标检测后印本

作者： 梁丽香 ¹ 夏晨星 ² 王胜文 ³ 张汗灵 ²
作者单位：

1. 凯里学院大数据工程学院

2. 湖南大学信息科学与工程学院

3. 六盘水师范学院数学与信息工程学院
提交时间：2018-05-24 21:08:13

摘要: 为了准确地进行显著性目标检测，提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。首先，通过考虑颜色、空间位置和边缘信息，提出了一种有辨别力的相似性度量；接着，利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集，并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量，形状完整性被提出并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后，利用一个优化函数对两个显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集 ASD、DUT-OMRON和ECSSD上进行实验验证，结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。

显著性检测散度—形状引导优化函数相似性度量分层空间

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201805.00436 (或此版本 ChinaXiv:201805.00436V1)
DOI:10.12074/201805.00436V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201805.00436.V1
推荐引用方式： 梁丽香,夏晨星,王胜文,张汗灵.(2018).基于散度-形状引导和优化函数的显著性目标检测.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00436] (点此复制)

版本历史

[V1]

2018-05-24 21:08:13

ChinaXiv:201805.00436V1

下载全文

相关论文推荐

1. 甘肃方言数据库建设与研究	2024-06-12
2. 面向低资源语言机器翻译的平行语料句对齐评分	2024-06-05
3. Turing’s thinking machine and ’t Hooft’s principle of superposition of states	2024-05-14
4. 恶意代码SCMP分类方法框架与风险行为多标签机制	2024-05-09
5. 引导大语言模型生成计算机可解析内容	2024-04-21
6. 基于大语言模型的中英文整合复杂性建模研究	2024-04-10
7. 大模型与标准文献知识库的融合应用探索	2024-04-10
8. 简体中文LIWC2024(SCLIWC2024)词典的修订与验证	2024-04-09
9. 引导大语言模型生成计算机可解析内容	2024-04-07
10. 基于 Python 中 MeCab 库对日语文章进行文本分析处理实现	2024-04-04


公开评论匿名评论仅发给作者

基于散度-形状引导和优化函数的显著性目标检测 后印本

版本历史

相关论文推荐

基于散度-形状引导和优化函数的显著性目标检测后印本