【摘要】：圖像顯著性特征已被廣泛地應(yīng)用于圖像分割、圖像檢索和圖像壓縮等領(lǐng)域,針對傳統(tǒng)算法耗時較長,易受噪聲影響等問題,提出了一種基于HSV色彩空間改進的多尺度顯著性檢測方法。該方法選擇HSV色彩空間的色調(diào)、飽和度和亮度作為視覺特征,先通過高斯金字塔分解獲得三種尺度的圖像序列,然后使用改進的SR算法從三種尺度的圖像序列中提出每個特征圖,最后將這些特征圖進行點對點的平方融合和線性融合。與其它算法的對比實驗表明,該方法具有較好的檢測效果和魯棒性,能夠較快速地檢測出圖像的顯著性區(qū)域,能夠突顯整個顯著性目標。
[Abstract]:Image saliency features have been widely used in image segmentation, image retrieval and image compression. In order to solve the problems of traditional algorithms, such as long time consuming and easy to be affected by noise, image salient features have been widely used in image segmentation, image retrieval and image compression. A multi-scale significance detection method based on HSV color space improvement is proposed. In this method, the hue, saturation and brightness of HSV color space are selected as visual features. Firstly, the image sequences of three scales are obtained by Gao Si pyramid decomposition. Then the improved SR algorithm is used to propose each feature graph from the image sequences of three scales. Finally, these feature graphs are point-to-point square fusion and linear fusion. Compared with other algorithms, this method has better detection effect and robustness, can detect the significant region of the image quickly, and can highlight the whole salient target.
【作者單位】： 淮陰工學院計算機工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61402192) 江蘇高校自然科學研究計劃(14KJB520006) 江蘇省淮安市科技支撐計劃(HAG2013068)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2494034