【摘要】：結(jié)合圖像背景先驗信息和顏色特征,提出一種融合背景模型及顏色特征的視覺顯著性檢測方法。將圖像顏色空間轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間下,利用SLIC超像素分割方法對圖像進行分割,然后將圖像中心的橢圓外面的區(qū)域劃分為背景區(qū)域,同時將背景區(qū)域分割成四個互不重疊的相等子區(qū)域,構(gòu)建圖像背景模型,分別計算內(nèi)部區(qū)域與這四個背景區(qū)域的差異性得到顯著性特征。為了避免顯著性目標在圖像邊緣時帶來的漏檢現(xiàn)象,同時考慮圖像背景區(qū)域內(nèi)部顏色特征的奇異性,特征奇異區(qū)域即為顯著性區(qū)域。
[Abstract]:Combining background priori information and color features, a visual salience detection method combining background model and color features is proposed. The image color space is transformed into Lab color space, then the image is segmented by SLIC super-pixel segmentation method, and then the area outside the ellipse of the image center is divided into the background region. At the same time, the background region is divided into four equal sub-regions that do not overlap each other, and the image background model is constructed, and the difference between the internal region and the four background regions is calculated respectively to obtain significant characteristics. In order to avoid the missed detection of salient objects at the edge of the image, the singularity of the color features in the background region of the image is considered, and the singular region of the feature is the significant region.
【作者單位】： 西南大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2400665