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结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测 被引量：7
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作者 李宗民 周晨晨 +2 位作者 宫延河 刘玉杰 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1457-1465,共9页
针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取判别式区域特征融合方法中的3层显著性图融合得到初始显著性图;然后利用卷积神经网络计算图像显著目标外... 针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取判别式区域特征融合方法中的3层显著性图融合得到初始显著性图;然后利用卷积神经网络计算图像显著目标外部轮廓;最后使用域变换将第1步得到的初始显著性图和第2步得到的显著目标轮廓图融合.利用显著目标轮廓图来约束初始显著性图,对多层显著性图融合产生的显著目标边缘模糊区域进行滤除,并将初始显著性图中检测缺失的区域补充完整,得到最终的显著性检测结果.在3个公开数据集上进行实验的结果表明,该方法可以得到边缘清晰、亮暗均匀的显著性图,且准确率和召回率、F-measure,ROC以及AUC等指标均优于其他8种传统显著性检测方法. 展开更多
关键词 显著性目标 卷积神经网络 轮廓检测 域变换融合
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