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结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测

文献类型:期刊论文

作者李宗民1; 周晨晨1; 宫延河1; 刘玉杰1; 李华2
刊名计算机辅助设计与图形学学报
出版日期2018
卷号30.0期号:008页码:1457
关键词显著性目标 卷积神经网络 轮廓检测 域变换融合
ISSN号1003-9775
英文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.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/33624]  
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.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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