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高鲁棒性图像显著区域提取及描述方法
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 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:[1]北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048, [2]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30970780);北京市教育委员会科技创新平台资助项目(PXM2011-014213-11355);北京工商大学青年教师科研启动基金资助项目(QNJJ2011-47).
中文摘要:

针对现有的图像显著区域提取及描述方法中存在的计算复杂、鲁棒性差等问题,提出了一种新的显著区域提取和描述方法.首先,通过基于连通区域的方法提取图像中的显著区域,然后,采用不变矩描述子对区域的特征进行描述.实验结果表明,该方法能有效地提取和描述图像中的显著区域,且对平移、旋转和缩放变换具有很高的鲁棒性.

英文摘要:

To solve the problems of complexity and low robustness that exist in present image salient region detection and description methods, a new salient region detection and description method was proposed. First, salient regions were detected using a method based on connected regions. Then, an invariant moment descriptor was used to descript the detected regions. Experimental results show its effectiveness and robustness to translation, rotation and scaling.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,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,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,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:11924