【摘 要】
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针对在无监督情况下,图像中显著性目标的不确定问题,提出了一种基于纹理和颜色特征的显著目标检测算法。首先,利用Gabor滤波器提取图像的纹理特征,构造背景模型。结合图像边缘信息更新背景先验信息。其次,利用颜色对比度来获取显著特征,利用贝叶斯增强来提高检测效果。最后,在MSRA和ECSSD两个公开数据集上,将论文算法与其他6种算法进行对比测试,实验结果表明论文算法综合性能优于其他几种算法,对目标的尺度
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61501388),陕西省普通高校“青年杰出人才支持计划”项目,陕西省教育厅基础研究计划项目(编号:18JK0830),陕西省教育科学“十三五”规划课题(编号:SGH17H173,SGH18H371),陕西省高等教育科学研究项目(编号:XGH19169),咸阳师范学院青蓝人才计划项目(编号:XSYQL201605),咸阳师范学院服务地方科研项目(编号:XSYK19044
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针对在无监督情况下,图像中显著性目标的不确定问题,提出了一种基于纹理和颜色特征的显著目标检测算法。首先,利用Gabor滤波器提取图像的纹理特征,构造背景模型。结合图像边缘信息更新背景先验信息。其次,利用颜色对比度来获取显著特征,利用贝叶斯增强来提高检测效果。最后,在MSRA和ECSSD两个公开数据集上,将论文算法与其他6种算法进行对比测试,实验结果表明论文算法综合性能优于其他几种算法,对目标的尺度和数量都具有较强的适用性和鲁棒性。
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