【摘 要】
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针对基于鲁棒主成分分析的显著目标检测方法,在显著目标出现不同颜色时不能产生一致的显著值,提出基于稀疏表示模型的显著目标检测方法.该方法用l1范数约束显著目标的表示系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71273053,11571074);福建省自然科学基金资助项目(2018J0106)
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针对基于鲁棒主成分分析的显著目标检测方法,在显著目标出现不同颜色时不能产生一致的显著值,提出基于稀疏表示模型的显著目标检测方法.该方法用l1范数约束显著目标的表示系数,并引入拉普拉斯图正则项保持显著目标超像素的近邻关系,使特征相似的超像素有相似的表示系数,检测出的显著目标内部更平滑,显著值趋于一致.在2个公开的显著目标数据集上的实验表明,所提方法是有效的.
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