Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测 | |
李宗民1; 周晨晨1; 宫延河1; 刘玉杰1; 李华2 | |
2018 | |
发表期刊 | 计算机辅助设计与图形学学报 |
ISSN | 1003-9775 |
卷号 | 30.0期号:008页码:1457 |
摘要 | 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-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. |
关键词 | 显著性目标 卷积神经网络 轮廓检测 域变换融合 |
语种 | 英语 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/33625 |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 1.中国石油大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 李宗民,周晨晨,宫延河,等. 结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2018,30.0(008):1457. |
APA | 李宗民,周晨晨,宫延河,刘玉杰,&李华.(2018).结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测.计算机辅助设计与图形学学报,30.0(008),1457. |
MLA | 李宗民,et al."结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测".计算机辅助设计与图形学学报 30.0.008(2018):1457. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
查看访问统计 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[李宗民]的文章 |
[周晨晨]的文章 |
[宫延河]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[李宗民]的文章 |
[周晨晨]的文章 |
[宫延河]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[李宗民]的文章 |
[周晨晨]的文章 |
[宫延河]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论