【摘 要】
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为了提高显著性模型的计算效率,提出基于连续区域特性和背景学习的模型,分别提取图像的显著区域,并进行融合.首先计算区域显著目标像素与周围像素位置的距离,提出基于贝叶斯
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,西北工业大学自动化学院、西北工业大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.51177115);陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2017JQ6054);陕西省重点科技创新团队计划项目(No.2014KCT-16);陕西省科学技术研究发展计划项目(No.2014XT-07);陕西省工业科技攻关项目(No.2015GY-075);西安工程大学博士启动基金项目(No.BS1505)资助~~
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为了提高显著性模型的计算效率,提出基于连续区域特性和背景学习的模型,分别提取图像的显著区域,并进行融合.首先计算区域显著目标像素与周围像素位置的距离,提出基于贝叶斯的区域显著性对比的度量方法.然后采用连续性区域合并,合并空洞区域与其最相似的邻居区域.之后采用3种典型的显著性算法处理同一幅图像,得到不同的显著特征图,采用反差法得到各特征图的背景,建立混合高斯背景模型,加权学习合成背景图,再与原图作差得到前景显著区域.最后结合细胞调节规律融合得到的显著区域.在SED1、ASD图像库中测试文中算法,所得的F-m
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