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目标驱动的显著性检测算法
  • ISSN号:1003-5060
  • 期刊名称:《合肥工业大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金面上资助项目(61371155);安徽省科技攻关计划资助项目(1301b042023)
中文摘要:

现有的显著性检测算法主要是由数据驱动的,是通过底层特征来检测能吸引用户注意的所有显著性区域,而在具体的图像理解过程中,用户往往关注某一种或几种特定目标。文章提出了一种目标驱动的显著性检测算法,得到用户感兴趣的显著性区域。该算法是用图像中像素点与目标图像的平均色之间的差异来表示单个像素点的显著值。结果表明,目标驱动显著性检测算法可以快速地检测出与目标图像相似的显著目标。

英文摘要:

The existing saliency detection methods are mainly driven by data ,and detect all the salient regions which can attract users’ attention by low-level features .However ,the users always pay at-tention to one or several kind of targets in the specific image understanding process .In this paper ,a target-driven saliency detection method is proposed to get the salient regions that users are interested in .The pixel saliency is defined by using a pixel’s color difference from the average image color of the target image .The experimental results demonstrate that the proposed method can quickly detect the salient object that is similar to the target image .

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期刊信息
  • 《合肥工业大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:合肥工业大学
  • 主编:何晓雄
  • 地址:合肥市屯溪路193号
  • 邮编:230009
  • 邮箱:XBZK@hfut.edu.cn
  • 电话:0551-2905639
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-5060
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1083/N
  • 邮发代号:26-61
  • 获奖情况:
  • 1999中国优秀高校自然科学学报,1997华东地区优秀期刊,1998安徽省优秀科技期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:19655