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基于多任务学习的视频和图像显著目标检测方法
1
作者 刘泽宇 刘建伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期217-228,共12页
显著目标检测(Salient Object Detection,SOD)能够模拟人类的注意力机制,在复杂的场景中快速发现高价值的显著目标,为进一步的视觉理解任务奠定了基础。当前主流的图像显著目标检测方法通常基于DUTS-TR数据集进行训练,而视频显著目标检... 显著目标检测(Salient Object Detection,SOD)能够模拟人类的注意力机制,在复杂的场景中快速发现高价值的显著目标,为进一步的视觉理解任务奠定了基础。当前主流的图像显著目标检测方法通常基于DUTS-TR数据集进行训练,而视频显著目标检测方法(Video Salient Object Detection,VSOD)基于DAVIS,DAVSOD以及DUTS-TR数据集进行训练。图像和视频显著目标检测任务既有共性又有特性,因此需要部署独立的模型进行单独训练,这大大增加了运算资源和训练时间的开销。当前研究大多针对单个任务提出独立的解决方案,而缺少统一的图像和视频显著目标检测方法。针对上述问题,提出了一种基于多任务学习的图像和视频显著目标检测方法,旨在构建一种通用的模型框架,通过一次训练同时适配两种任务,并进一步弥合图像和视频显著目标检测方法之间的性能差异。12个数据集上的定性和定量实验结果表明,所提方法不仅能够同时适配两种任务,而且取得了比单任务模型更好的检测结果。 展开更多
关键词 视频显著目标检测 图像显著目标检测 多任务学习 性能差异
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基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法 被引量：1
2
作者 吴小琴 周文俊 +2 位作者 左承林 王一帆 彭博 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期143-150,共8页
显著性物体检测具有重要的理论研究意义和实际应用价值,已在许多计算机视觉应用中发挥了重要作用,如视觉追踪、图像分割、物体识别等。然而,自然环境下显著目标的类别未知、尺度多变依然是物体检测面临的一大挑战,影响着显著目标的检测... 显著性物体检测具有重要的理论研究意义和实际应用价值,已在许多计算机视觉应用中发挥了重要作用,如视觉追踪、图像分割、物体识别等。然而,自然环境下显著目标的类别未知、尺度多变依然是物体检测面临的一大挑战,影响着显著目标的检测效果。因此,提出了一种基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法。首先,基于视觉感知显著目标的特性,设计并提取多个图像感知特征。其次,图像感知特征采用多尺度自适应方式,获取特征显著图。然后,将各个显著特征图融合,获得最终的显著目标。该方法基于不同图像感知特征的特点,自适应提取显著目标,能够适应多变的检测目标与复杂的检测环境。实验结果表明,在受自然环境中背景干扰的情况下,该方法能有效检测出未知类别和不同尺度的显著目标。 展开更多
关键词 视觉感知特征 显著目标检测 多特征融合 图像分割 多尺度采样
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基于全局语义学习和显著目标感知的激光干扰图像修复
3
作者 开志强 苗锡奎 +2 位作者 马天磊 冯斌 艾彬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期38-51,共14页
光电成像侦察装备在受到激光干扰时,成像中会出现干扰光斑。激光干扰光斑会显著降低图像质量并遮挡目标关键信息,严重影响检测与跟踪系统的性能。针对典型目标场景下的激光干扰图像,构建了一种基于全局语义学习和显著目标感知的修复网络... 光电成像侦察装备在受到激光干扰时,成像中会出现干扰光斑。激光干扰光斑会显著降低图像质量并遮挡目标关键信息,严重影响检测与跟踪系统的性能。针对典型目标场景下的激光干扰图像,构建了一种基于全局语义学习和显著目标感知的修复网络,旨在推理出语义合理和目标完整的图像内容。提出了一种门控语义学习机制,首先通过上下文注意力机制建立干扰区域和已知区域之间的远距离信息相关性并推理干扰区域内容;然后利用多尺度特征聚合模块在不同感受野上细化推理区域的内容,实现在干扰区域重建丰富的语义信息;最后通过门控机制自适应融合已知区域和重建区域特征,提高修复图像的全局语义一致性。同时,设计了显著目标一致性损失,利用基于显著目标掩码的梯度惩罚方法,从形状和纹理两个方面指导修复网络感知显著目标,提高修复目标的轮廓清晰度和纹理连贯性。在飞机、桥梁、道路等典型目标场景下的实验结果表明,提出的网络在生成视觉真实且目标完整的内容方面优于其他方法,并在面对复杂干扰光斑时,具有很好的泛化性能。 展开更多
关键词 图像修复 激光干扰 生成对抗网络 注意力机制 显著目标
原文传递
采用特征优化和引导的显著目标检测研究
4
作者 吴文介 王丰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期256-265,共10页
针对目前深度图存在对比度不明显和预测图边界模糊等问题,提出了一种新型显著目标检测网络模型。该模型包括特征优化模块和特征引导模块。为了降低低质量深度图的负面影响,并精确地突出显著目标,在特征优化模块对深度图的各层特征进行... 针对目前深度图存在对比度不明显和预测图边界模糊等问题,提出了一种新型显著目标检测网络模型。该模型包括特征优化模块和特征引导模块。为了降低低质量深度图的负面影响,并精确地突出显著目标,在特征优化模块对深度图的各层特征进行混合注意力计算并进行双向融合。为解决边界模糊问题,在特征引导模块利用引导融合的方式引入低层特征来精细化目标边界。在解码阶段,引入不增加模型参数的权值计算方法,计算RGB特征和深度特征对最终预测的贡献比重。通过与近年来十二种先进方法进行的对比实验表明,所提算法模型在NJU2K、NLPR、DES、SIP、STERE和LFSD测试数据集上具有更优秀的检测性能,其中在SIP数据集上,提出的模型与第二名相比,最大F值提升了1.3%,平均F值提升了1%,E-measure提升了1.7%,S-measure提升了1.5%,消融实验证明了所提模块的有效性。 展开更多
关键词 深度图 显著目标检测 混合注意力 特征融合
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基于深度神经网络的视频显著目标检测综述
5
作者 杨成帮 王安志 +1 位作者 任春洪 唐洁亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期68-79,共12页
视频显著目标检测作为计算机视觉领域广泛关注的研究方向之一,其旨在定位和分割出视频中最显著的目标或区域。现有视频显著目标检测方法主要通过构建深度神经网络来从动态视频序列中提取时空特征进行显著性预测。对基于深度学习的视频... 视频显著目标检测作为计算机视觉领域广泛关注的研究方向之一,其旨在定位和分割出视频中最显著的目标或区域。现有视频显著目标检测方法主要通过构建深度神经网络来从动态视频序列中提取时空特征进行显著性预测。对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行全面梳理,阐述了视频显著目标检测的基本概念及应用场景;对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行了分类,并按类别进行深入的分析和讨论;对视频显著目标检测领域的权威基准测试数据集及评价指标进行介绍,并在这些基准数据集上对最先进的模型进行了定量和定性实验对比分析和讨论;总结了视频显著目标检测面临的挑战,对其未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 视频显著目标检测 时空特征 深度学习
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基于虚拟现实的复杂场景非显著目标跟踪方法研究
6
作者 单盛 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2023年第1期53-58,共6页
为避免复杂场景中的干扰因素影响非显著目标跟踪准确度,提出基于虚拟现实的复杂场景非显著目标跟踪方法。通过中值滤波设置图像窗口大小,统计相邻像素点最大中值,定义复杂场景特征区间。基于虚拟现实技术转换跟踪平面三维信息,利用正交... 为避免复杂场景中的干扰因素影响非显著目标跟踪准确度,提出基于虚拟现实的复杂场景非显著目标跟踪方法。通过中值滤波设置图像窗口大小,统计相邻像素点最大中值,定义复杂场景特征区间。基于虚拟现实技术转换跟踪平面三维信息,利用正交原理计算空间位置,对应区间目标坐标。设定模糊逻辑集合,采用最大隶属度量方法构建隶属度函数,在复杂场景内跟踪非显著目标,完成非显著目标跟踪。设定多组目标跟踪场景,分别在影响因素较少、光感条件变化强烈、快速运动过程中和遮挡干扰背景五组条件下,测试非显著目标跟踪效果。实验结果表明,所提方法在上述设定中均可以完成准确跟踪,定位得到目标物。 展开更多
关键词 虚拟现实 复杂场景 非显著目标 目标跟踪
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基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测 被引量：1
7
作者 朱家群 王东阳 +1 位作者 顾玉宛 徐守坤 《常州大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第6期35-44,共10页
提出了一种融合深度神经网络和Transformer特征的多尺度结构,目的在于解决在同一场景下出现尺寸不同的目标时,显著目标检测网络性能下降的问题。当处理不同尺度的物体时,由于采样深度和感受野尺寸之间的矛盾,现有方法的表现往往不稳定... 提出了一种融合深度神经网络和Transformer特征的多尺度结构,目的在于解决在同一场景下出现尺寸不同的目标时,显著目标检测网络性能下降的问题。当处理不同尺度的物体时,由于采样深度和感受野尺寸之间的矛盾,现有方法的表现往往不稳定。为了应对这一挑战,采取了3种不同的采样率对特征图进行采样,并使用Transformer模块来学习全局上下文信息。这种方法可以将卷积神经网络(CNNs)和Transformer两种网络的特性进行有效融合,从而创新性地提出了一种针对多尺度物体的显著目标检测策略。在UHRSD-TE,DUT-OMRON和DUTS-TE 3个公开数据集上的实验结果证明,该方法在处理同一场景下不同尺寸物体的显著目标检测任务上表现优秀。 展开更多
关键词 神经网络 TRANSFORMER 多尺度分析 显著性目标检测
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基于全局感知和局部细化的夜间显著目标检测 被引量：2
8
作者 张彧 汪虹余 +1 位作者 季思想 穆楠 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第2期494-503,共10页
为有效解决由于信噪比偏低,夜间图像显著目标检测结果具有区域定位不准确、内部结构不完整和外部边界不清晰等问题,提出由全局语义感知和局部结构细化引导的深度全卷积网络用于夜间显著性检测,判别夜间图像的像素级显著性。为进一步完... 为有效解决由于信噪比偏低,夜间图像显著目标检测结果具有区域定位不准确、内部结构不完整和外部边界不清晰等问题,提出由全局语义感知和局部结构细化引导的深度全卷积网络用于夜间显著性检测,判别夜间图像的像素级显著性。为进一步完善目标定位和像素分类性能,模型集成全局语义感知模块以获取更多空间信息,嵌入局部结构细化模块提取具有完整边界知识的显著性信息。实验结果表明,所提模型具备先进的夜间显著性检测性能。 展开更多
关键词 显著目标检测 低信噪比 语义感知 结构细化 编码器-解码器
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基于多尺度交互式残差结构的图像显著目标区域检测
9
作者 陈睿 杨海燕 陈永馨 《桂林电子科技大学学报》 2023年第5期388-395,共8页
为了解决显著目标检测中不同深度特征信息的有效提取与融合问题,设计了一种基于多尺度交互式残差模块的图像显著目标区域检测模型M-IRNet。基于深度学习算法框架,搭建了多尺度交互式残差结构模块IRM,提取具有高表征能力的多尺度特征信息... 为了解决显著目标检测中不同深度特征信息的有效提取与融合问题,设计了一种基于多尺度交互式残差模块的图像显著目标区域检测模型M-IRNet。基于深度学习算法框架,搭建了多尺度交互式残差结构模块IRM,提取具有高表征能力的多尺度特征信息,抑制噪声干扰,获取表征细节信息的低层特征信息和深层语音信息;辅助以双方向传播策略,并将不同深度的上下文信息有效融合,浅层的细节信息融入较深层信息,同时高层的语义信息调节低层信息,实现图像显著目标的定位与检测。在公开数据集上的实验结果表明,所设计的图像显著目标区域检测模型具有一定的优势,在PASCAL-S数据集上MAE降到了0.092,而在DUT-OMROM数据集上F-measure升到了0.763。通过提取更有效的多尺度特征,增加浅层和深层的特征比率,不仅提高了显著目标的细节特征表示能力,同时还增加了深层语义信息的定位能力,使应用于图像显著目标检测模型检测精度提升。 展开更多
关键词 显著目标检测 空洞卷积 多尺度特征 交互式残差 双方向传播策略
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视觉显著目标的自适应分割 被引量：20
10
作者 赵宏伟 陈霄 +1 位作者 刘萍萍 耿庆田 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期531-538,共8页
基于视觉注意模型和最大熵分割算法,提出了一种自适应显著目标分割方法来分离目标和复杂背景,以便快速准确地从场景图像中检测出显著目标。首先,通过颜色、强度、方向和局部能量4个特征通道获取图像的显著图;通过引入局部能量通道来更... 基于视觉注意模型和最大熵分割算法,提出了一种自适应显著目标分割方法来分离目标和复杂背景,以便快速准确地从场景图像中检测出显著目标。首先,通过颜色、强度、方向和局部能量4个特征通道获取图像的显著图;通过引入局部能量通道来更好地描述了显著目标的轮廓。然后,根据显著图中像素灰度的强弱构建不同的目标检测蒙板,将每个蒙板作用于原图像作为预分割的结果,再计算每个预分割图像的熵。最后,利用最大熵准则估计图像目标熵,根据预分割图像的熵和目标熵判断选取最优显著目标分割图像。实验结果表明:本文算法检测的显著目标更为完整,分割性能F-measure达到0.56,查全率和查准率分别为0.69和0.41,相对于传统方法更为有效准确,实现了在复杂背景下对显著目标的有效准确检测。 展开更多
关键词 视觉显著目标 局部能量 目标检测 最大熵准则 自适应分割
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融合显著深度特征的RGB-D图像显著目标检测 被引量：9
11
作者 吴建国 邵婷 刘政怡 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2148-2154,共7页
深度信息被证明是人类视觉的重要组成部分,然而大部分显著性检测工作侧重于2维图像上的方法,并不能很好地利用深度进行RGB-D图像显著性检测。该文提出一种融合显著深度特征的RGB-D图像显著目标检测方法,提取基于颜色和深度显著图的综合... 深度信息被证明是人类视觉的重要组成部分,然而大部分显著性检测工作侧重于2维图像上的方法,并不能很好地利用深度进行RGB-D图像显著性检测。该文提出一种融合显著深度特征的RGB-D图像显著目标检测方法,提取基于颜色和深度显著图的综合特征,根据构图先验和背景先验的方法进行显著目标检测。首先,对原始深度图进行预处理:使用背景顶点区域、构图交点和紧密度处理深度图,多角度融合形成深度显著图,并作为显著深度特征,结合颜色特征形成综合特征;其次,从前景角度,将综合特征通过边连接权重构造关联矩阵,根据构图先验,假设多层中心矩形为前景种子,通过流形排序方法计算出RGB-D图像的前景显著图;从背景角度,根据背景先验以及边界连通性计算出背景显著图;最后,将前景显著图和背景显著图进行融合并优化得到最终显著图。实验采用RGB-D1000数据集进行显著性检测,并与4种不同的方法进行对比,所提方法的显著性检测结果更接近人工标定结果,PR(查准率-查全率)曲线显示在相同召回率下准确率高于其他方法。 展开更多
关键词 显著目标检测 显著深度特征 多层中心矩形 流形排序 构图先验 背景先验
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全局孤立性和局部同质性图表示的随机游走显著目标检测算法 被引量：11
12
作者 胡正平 孟鹏权 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1279-1284,共6页
目前的显著性检测算法主要依赖像素间的相互对比,缺乏对显著目标自身特性的分析理解.依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标全局孤立性和局部同质性的随机游走显著目标检测算法,将视觉显著性检测公式化为马尔科夫随机... 目前的显著性检测算法主要依赖像素间的相互对比,缺乏对显著目标自身特性的分析理解.依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标全局孤立性和局部同质性的随机游走显著目标检测算法,将视觉显著性检测公式化为马尔科夫随机游走问题.首先将输入图像进行分块,根据像素块之间颜色特征和方向特征的相似性确定边的权重,从而构建图模型;然后通过全连通图搜索提取全局特性,突出全局较孤立的区域;同时通过k-regular图搜索提取局部特性,增强局部较均匀的区域;最后将全局特性和局部特性相结合得到显著图,进而确定感兴趣区域位置.实验结果表明,相比于其他两种具有代表性的算法,所提方法检测结果更加准确、合理,证明该算法切实可行. 展开更多
关键词 显著目标 孤立性 同质性 马尔科夫模型 图表示
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基于全局和局部低秩矩阵分解的图像显著目标检测算法 被引量：5
13
作者 李策 胡治佳 +1 位作者 肖利梅 张爱华 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第6期79-83,共5页
针对视觉选择性注意机制中,在凸显注意力目标的同时还需抑制背景区域对显著性目标影响的问题,提出一种基于矩阵低秩分解的图像显著目标检测算法.该算法首先结合图像CIE Lab颜色空间对比度特征和图像纹理特征快速获取初始显著图,然后分... 针对视觉选择性注意机制中,在凸显注意力目标的同时还需抑制背景区域对显著性目标影响的问题,提出一种基于矩阵低秩分解的图像显著目标检测算法.该算法首先结合图像CIE Lab颜色空间对比度特征和图像纹理特征快速获取初始显著图,然后分别从全局和局部两个层次对其低秩分解并加权融合,最终实现对初始显著图中背景非显著信息的抑制得到最终显著图.与其他显著性算法的对比实验结果表明,本文算法在有效检测显著目标的同时,显著图中的背景仅含有少量非显著信息,显著目标更加凸显,为后期计算机视觉任务提供了一种良好的预处理过程,具有一定的理论和实际应用价值. 展开更多
关键词 显著目标检测 非显著信息 低秩分解
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基于多特征图像显著目标的自动识别 被引量：2
14
作者 片兆宇 孟祥萍 舒英利 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期293-297,共5页
现有的许多显著目标检测算法,大都依赖像素间的相互关系,而缺乏对焦点对象特征的理解.本文提出了一种无监督的显著目标自动识别算法.首先,应用具有仿生学特质的多尺度Gabor模型检测图像中的初级特征,构成显著目标的基本元素特征.在此基... 现有的许多显著目标检测算法,大都依赖像素间的相互关系,而缺乏对焦点对象特征的理解.本文提出了一种无监督的显著目标自动识别算法.首先,应用具有仿生学特质的多尺度Gabor模型检测图像中的初级特征,构成显著目标的基本元素特征.在此基础上,结合显著目标的自身特性定义图像的局部特征,进一步确定感兴趣区域的位置.最后,在模糊阈值算法的基础上提出一种新的提取策略,并将其应用到由初级特征和局部特征构成的显著图上,从而准确地确定显著目标的位置.将此方法应用于具有不同特点的图像进行仿真实验,得到了较好的结果,证明该算法是切实可行的. 展开更多
关键词 显著目标 伽柏滤波器 差异率 模糊阈值
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基于样本选择的RGBD图像协同显著目标检测 被引量：3
15
作者 刘政怡 刘俊雷 赵鹏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2277-2284,共8页
协同显著目标检测的目的是在包含两张及以上相关图像的图像组中检测共同显著的物体。该文提出一种利用机器学习的方法对协同显著目标进行检测。首先,基于4个评分指标从图像组中选择部分显著目标易于检测的简单图像,构成简单图像集;接着... 协同显著目标检测的目的是在包含两张及以上相关图像的图像组中检测共同显著的物体。该文提出一种利用机器学习的方法对协同显著目标进行检测。首先,基于4个评分指标从图像组中选择部分显著目标易于检测的简单图像,构成简单图像集;接着,基于协同一致性的原则,从简单图像集中提取正负样本,并用深度学习模型提取的高维语义特征表示正负样本;再者,利用正负样本训练的协同显著分类器对图像中的超像素进行分类,得到协同显著目标区域;最后,经过一个平滑融合的操作,得到最终的协同显著图。在公开数据集上的测试结果表明,所提算法在检测精度和检测效率上优于目前的主流算法,并具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 协同显著目标 RGBD图像 深度学习 分类器
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基于贝叶斯框架的显著目标检测 被引量：1
16
作者 毛征 吴珍荣 +3 位作者 张辉 袁建建 曲劲松 李红岩 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1497-1502,共6页
图像和视频显著性检测在计算机视觉领域引起了极大的关注,广泛应用于物体分割、可疑物检测、图像检索等领域,在贝叶斯框架下,将人类视觉注意力理论中Bottom-Up模式被动感知与Top-Down模式主动检测按照时间先后顺序结合在一起,并结合像素... 图像和视频显著性检测在计算机视觉领域引起了极大的关注,广泛应用于物体分割、可疑物检测、图像检索等领域,在贝叶斯框架下,将人类视觉注意力理论中Bottom-Up模式被动感知与Top-Down模式主动检测按照时间先后顺序结合在一起,并结合像素的"Center-Surround"模型和核密度估计,提出一种能由粗到精逐步感知和获取视场中视觉显著性目标位置及尺度的实时显著目标检测算法,称其为基于贝叶斯框架的显著目标检测.通过在微软MSRA数据集上进行ROC和Precision-Recall测试,证明该算法取得比目前经典算法更好的效果. 展开更多
关键词 显著目标检测 Center-Surround模型 核密度估计
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显著目标存在性检测算法研究 被引量：1
17
作者 李牧 张晓晖 +2 位作者 杨玉峰 焦玲玲 曹向海 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第3期360-365,共6页
显著目标检测得到越来越多的关注与研究,但用于显著目标检测的场景图像中有时并不包含任何显著目标,故由这些图像提取的显著图中只会产生虚假的显著目标,从而影响后续的处理。针对这一问题提出一种图像显著目标存在性检测方法,该方法基... 显著目标检测得到越来越多的关注与研究,但用于显著目标检测的场景图像中有时并不包含任何显著目标,故由这些图像提取的显著图中只会产生虚假的显著目标,从而影响后续的处理。针对这一问题提出一种图像显著目标存在性检测方法,该方法基于中心周边直方图计算出的显著图,提取目标区域与图像中心点距离、目标区域位置分布方差、目标区域在图像边缘的分布、目标区域分布熵、图像显著图的直方图等5种特征进行分类,并利用投票的方式最终确定输入图片是否包含显著目标。基于微软亚洲多媒体图像数据库和网络图像数据库验证了本文算法的有效性,实验表明该方法的检测效果优于现有方法。 展开更多
关键词 显著目标 存在性检测 特征提取 分类
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一种协同显著目标自动分割方法 被引量：1
18
作者 王超 李静 李东民 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第4期830-835,共6页
图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互,不能实现图像的自动分割这一问题,提出一种基... 图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互,不能实现图像的自动分割这一问题,提出一种基于协同显著检测的多阶段显著目标自动分割方法.首先,利用基于聚类的协同显著目标检测方法获取协同显著图.然后,利用星形先验的图割方法和混合高斯模型拟合前景与背景,结合Grab Cut算法实现细分割.最后,利用显著目标的主动轮廓分割方法优化细分割的结果.在标准数据集上进行仿真实验,验证了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 协同显著目标检测 自动分割 高斯模型 GRABCUT 主动轮廓模型
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基于显著目标移动的自动抠图方法 被引量：1
19
作者 陈志华 朱楠楠 +2 位作者 肖小龙 张静 袁玉波 《图学学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期425-431,共7页
抠图技术是一种常用的提取图像中精确目标区域的方法,在图像编辑中有着重要的应用,现有的大多数抠图技术依赖于人工交互,本文提出一种基于显著目标移动的自动抠图方法。首先对输入图像进行区域分割;然后计算各个区域的显著性值,并建立... 抠图技术是一种常用的提取图像中精确目标区域的方法,在图像编辑中有着重要的应用,现有的大多数抠图技术依赖于人工交互,本文提出一种基于显著目标移动的自动抠图方法。首先对输入图像进行区域分割;然后计算各个区域的显著性值,并建立区域之间的显著性引力模型;在此基础上进行基于显著目标移动的迭代,从而获取图像的显著区域;之后对显著图进行分割并且进行目标区域形态学运算,生成三分图;最后利用基于学习的抠图算法,提取图像目标。实验结果表明,本文方法不需要人工交互和其他的辅助信息,目标抠取效果良好。 展开更多
关键词 图像显著性 显著目标移动 自动抠图
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超像素和阈值分割相结合的显著目标检测算法 被引量：3
20
作者 张晴 林家骏 《现代电子技术》 北大核心 2016年第14期95-99,105,共6页
现有的显著性检测结果普遍含噪及未能完整高亮显著物体,使得后续的显著目标检测仍是一个具有挑战性的问题。提出了一种结合超像素分割和阈值分割的新的显著目标检测算法。算法首先利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,然后依据显著... 现有的显著性检测结果普遍含噪及未能完整高亮显著物体,使得后续的显著目标检测仍是一个具有挑战性的问题。提出了一种结合超像素分割和阈值分割的新的显著目标检测算法。算法首先利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,然后依据显著性检测结果计算每一个分割区域像素的平均显著度值,接着用平均显著度值表示超像素内每一个像素的原显著度值,最后根据阈值分割算法对其进行计算获取二值掩码图以表示显著目标检测结果。实验结果表明,在4种具有代表性的显著图上,所提算法能有效检测显著目标,具有较高的正确率、召回率和F度量值。 展开更多
关键词 显著目标检测 超像素分割 阈值分割 感兴趣区域
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