基于NSCT增强的从粗到精显著性检测 | 网络首发 -- 中国光学期刊网

网络首发

光学学报

ESCI,EI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图

2019年第39卷第01期3页

基于NSCT增强的从粗到精显著性检测

刘冬梅 ¹常发亮 ¹

录用时间：2018-06-18

网络首发时间：2018-08-30

论文栏目

机器视觉

作者单位

¹ 山东大学

论文摘要

随着机器视觉和人工智能的大力发展，视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。本文提出一种建立在非下采样轮廓波变换基础上的从粗到精的显著性检测方法。模型对输入图像进行非下采样轮廓波分解，对经过Retinex增强的低频分量进行粗糙显著性检测，增强的目的是改善图像亮度均匀性，抑制光照对显著性检测带来的影响；对高频分量进行非线性增强抑制噪声增强细节，随后重构得到高频特征图，在低频粗糙显著图的范围内对高频特征图进行全局和局部的显著性分析，最后经过融合得到精细显著图。在3个数据集上进行对比实验，结果验证了该算法的可行性和有效性。

机器视觉显著性检测 Retinex 非下采样轮廓波变换非线性增益

引用本文

刘冬梅, 常发亮. 基于NSCT增强的从粗到精显著性检测[J]. 光学学报, 2019, 39(01): 3.

DOI：10.3788/aos201939.01机器视觉03

PDF 全文：点击此处查看

网络首发

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索

网络首发

浏览排行

下载排行

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索