流行排序相关论文
提出了一种基于Log-Gabor滤波的纹理和深度图融合优化的立体图像显著性检测模型,利用平面图像的显著性结合纹理与深度特征检测立体......
显著性检测任务是通过计算机来自动地提取一幅图像中最突出、最重要的部分,这对于人眼十分简单,但对于计算机来说,要实现高精度、......
抠图(matting)是将前景对象从背景中精确提取出来的过程。抠图是数字图像处理的一项基本内容,是图像合成的基础,广泛应用于图像编......
随着图像等多媒体数据的大量涌现,旨在提取一幅图像中引人注意的显著区域,过滤冗余信息的图像显著性检测技术正扮演着越来越重要的......
显著性区域检测已成为近年来重要研究课题之一,目的是使计算机模仿人类的视觉注意机制从复杂场景中提取出目标可能出现的区域,从而......
学位
针对单一使用背景先验来进行图像显著性检测过程中出现的图像检测效果不理想的问题,本文提出了利用背景先验与流行排序算法相结合,......
根据传统流行排序算法中只利用单层背景边界作为显著性检测的种子点,其假设过于单一化的情况,本文利用两层算法检测结果对其进行改......
提出了一种结合多示例学习和流行排序的图像检索方法,将图像检索作为多示例学习框架下的流行排序,通过给出适合图像在包空间的有效......
图像显著性检测是以高亮的形式将图中最能引起用户兴趣、最能表现图像内容的区域标注出来.近年来,图像显著性检测得到快速发展,但......
图像显著性检测是从单幅图像中检测出最突出的部分,由于现有的显著性检测算法只考虑了单尺度的问题,本文提出一种线性加权图融合的......
为了克服基于检测的目标跟踪中的模型漂移问题,在基于检测的目标跟踪框架下提出一种新的基于图的流行排序的目标跟踪方法。该方法......
为准确提取图像显著区域,提出基于流行排序的前景背景显著性检测算法。首先,采用SLIC(simple linear iterative clustering)方法对......
为了解决现有基于流形排序的三维模型的草图检索方法特征提取过程中特征描述不准确,且需要对检索草图进行人工标注的问题,提出了一......
针对传统的基于图的流行排序显著性检测算法仅仅依赖边界背景先验显著图来提取前景种子,影响最后的排序结果,使得显著性检测结果较......
针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流......
针对现有基于图的流行排序的显著目标检测研究算法对于背景先验假设过于理想导致其在复杂背景图像检测中效果较不佳的问题，提出一种......
显著性检测是模拟人类视觉机制让机器在图片中提取出显著目标,此技术被应用到计算机各种领域,可以使这些领域方法运算量降低或者简......
目的:针对现有的图的流行排序显著性检测算法忽略多尺度超像素之间的空间信息,而造成过分依赖某一种超像素分割的问题,本文提出一......
图像协同显著性检测旨在检测一组内容相关的图像中的共同的显著目标。尽管在视觉特征学习以及检测算法等方面已有大量研究工作,但......
针对现有显著性检测方法在复杂自然图像下鲁棒性不高的问题,提出了一种结合吸收Markov链和流行排序的显著性检测算法。首先计算灰......
为提高显著性检测模型生成显著图时的准确率和对比度,提出一种基于边界和中心关系的显著性检测方法。对图像进行引导滤波平滑处理......
针对利用图像处理技术在进行轨道扣件定位的过程中易受到拍摄条件及复杂背景干扰的难题,提出一种基于流行排序的轨道扣件定位方法......
三维模型被广泛应用于各领域,大量的应用以现有模型为基础,快速找到所需模型是加速应用进程的关键。基于内容的三维模型检索算法能......
为了提高图像检索的性能,提出了一种基于流行排序的多示例图像检索方法,将分割后的图像表示为多示例的形式,通过给出适合图像在包......
传统的基于图的流行排序算法,仅利用图像的边界作为背景查询,其查询选择的准确率直接影响算法的结果,为此提出一种改进算法,利用现......
针对自顶向下显著性目标检测边界模糊及准确率低的问题,提出一种结合条件随机场(conditional random field,CRF)和流行排序(manifo......
目的针对基于对比度的显著检测方法,因忽略了特征的空间分布而导致准确性不高的问题,启发于边界先验关于图像空间布局的思想,提出......
声呐图像在获取过程中易受噪声污染,而降噪性能好的算法通常时间复杂度较高。鉴于人类视觉注意机制,将基于流形排序(MR)的显著性检......
图像的显著区域提取是指利用人的视觉特点和习惯,获取图像中最易引起注意的区域.该技术被广泛应用于视觉分析的各个领域,是近几年......
