位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
结合视觉注意和纹理特征提取感兴趣区域算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:小型微型计算机系统
  • 时间:0
  • 页码:1135-1140
  • 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:[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083
  • 相关基金:湖南省自然科学基金项目(11JJ3067)资助; 国家自然科学基金项目(60970098,61173122)资助; 中央高校基本科研业务费专项资金项目(201021200062)资助; 浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放项目(A1011)资助
  • 相关项目:人类视觉系统建模及其应用
中文摘要:

针对图像底层特征特别是纹理特征对提取感兴趣区域(region of interest,ROI)影响程度的问题,利用眼动实验数据得到图像的ROIeye和最佳权重w,提出了一个结合视觉注意和纹理特征提取的ROI算法.该算法首先提取纹理特征并归一化特征关注图,然后计算图像在w下的显著图,通过二值化和形态学操作提取图像的特征ROI.采用相关性分析,分析纹理特征对ROI提取的影响.实验结果表明该算法的总体效果良好,特别是对于目标对象纹理信息较丰富的图像,能准确地提取图中ROI.

英文摘要:

For the point of extraction region of interest(ROI) influenced by low-level features especially texture feature in image,using ROIeye got by eye movements data and optimal weight w,a hybrid ROI extraction algorithm is proposed with visual attention and texture feature.The algorithm extracts texture feature in image,normalizes the feature conspicuity maps,calculates saliency maps with optimal weight w,then gets the ROI after binarization and morphological operation.This paper analyses that texture feature has influence on extraction ROI from quantitative and qualitative.Experimental result shows that the algorithm can exactly extract ROI when texture feature of target object is obvious in image.

同期刊论文项目
期刊论文 49 会议论文 14 专利 3
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:23212