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基于变分光流估计的肺部4D-CT图像超分辨率重建
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:《计算机研究与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[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] O242.23[理学—计算数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan250014, China, [2]School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan 250100, China., [3]Shandong Provincial Key Laboratory of Digital Media Technology, Jinan 250014, China.
  • 相关基金:This work was supported by NSFC Joint Fund with Guangdong under Key Project (U1201258), National Natural Science foundation of China (61402261, 61303088, 61572286), the scientific research foundation of Shan- dong Province of Outstanding Young Scientist Award (BS2013DX048), Shandong Ji'nan Science and Technology Development Project (201202015).
中文摘要:

可靠显著察觉能习惯于快速并且有效地在图象定位对象。在这份报纸,为显著察觉的一个新奇算法基于 superpixels 聚类和立体声不同(SDC ) 被建议。第一,我们使用聚类方法分解给定的图象的改进 superpixels。然后,每 superpixel 的不同被一个修改立体声通讯算法计算。最后,把立体声不同与颜色对比相结合的一项新措施和空间连贯被定义评估每 superpixel 的显著。从实验,我们能看到有高不同的区域能得到更高的显著值,和显著地图与来源图象有一样的分辨率,在地图的对象有清楚的边界。由于 superpixel 和立体声不同信息的使用,建议方法是计算地有效的并且超过一些最先进的 colorbased 显著察觉方法。

英文摘要:

Reliable saliency detection can be used to quickly and effectively locate objects in images. In this paper, a novel algorithm for saliency detection based on superpixels clustering and stereo disparity (SDC) is proposed. Firstly, we use an improved superpixels clustering method to decompose the given image. Then, the disparity of each superpixel is computed by a modified stereo correspondence algorithm. Finally, a new measure which combines stereo disparity with color contrast and spatial coherence is defined to evaluate the saliency of each superpixel. From the experiments we can see that regions with high disparity can get higher saliency value, and the saliency maps have the same resolution with the source images, objects in the map have clear boundaries. Due to the use of superpixel and stereo disparity information, the proposed method is computationally efficient and outperforms some state-of-the-art color- based saliency detection methods.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349