一种基于颜色和纹理的显著性目标检测算法

视觉显著性检测是很多计算机视觉任务的重要步骤,在图像分割、自适应压缩和识别物体方面都有很重要的应用。提出了一种基于HSV颜色、纹理特征和空间位置关系相结合的显著性检测算法。该方法先将图像分割成小的图像片以获取图像的局部信息,结合图像片颜色的独特性和空间分布的紧凑性计算得到颜色显著图;同时利用Gabor滤波器对图像进行不同尺度和方向地滤波得到纹理特征向量,然后对特征向量计算纹理差异得到纹理显著图;最后将二者结合得到最终显著图。实验结果表明,该方法在检测效果和抗噪能力等方面均可获得较为满意的结果。     

基于颜色和纹理特征的显著性检测算法

针对现有的基于图像底层特征的显著性检测算法检测准确度不高的问题,提出了一种基于颜色和纹理特征的显著性检测算法。在RGB和Lab颜色空间上,同时考虑了图像的颜色对比度特征、纹理特征。运用二维信息熵作为衡量显著图的性能标准,选取最优的颜色通道,并且针对颜色及纹理的不同特点,给出了各自的显著性特征融合方法。在公开的数据库中与四种流行的算法实验对比,实验结果证明了算法的有效性。     

基于信息量增强的共生直方图显著性检测算法

针对目前基于共生直方图显著性方法检测得到的显著性区域容易受到背景区域高对比度边界的干扰,提出了一种通过信息量增强的改进后的共生直方图检测方法。该方法利用显著性区域和背景边界区域在局部共生直方图分布复杂度差异较大的特点,并使用信息量值来量化这种差异。在进行显著度计算时将对局部共生直方图复杂度估计的信息量值叠加到原始算法的各个通道中,从而达到增强显著性区域的同时抑制背景边缘显著性的目的。对AIM数据集进行数值实验,该方法对原方法在准确性和鲁棒性上都具有较为明显的改善,通过ROC曲线进行分析,所提出方法将原方法的AUC值从0.720 8提高到0.731 1。     

融合双特征图信息的图像显著性检测方法

目的 图像的显著性检测是将图像中最重要的、包含丰富信息的区域标记出来,并应用到图像分割、图像压缩、图像检索、目标识别等重要领域。针对现有研究方法显著性目标检测结果不完整以及单一依靠颜色差异检测方法的局限性,提出一种综合图像底层颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图的显著性检测方法,能够有效而完整地检测出图像中的显著性区域。方法 本文方法结合了SLIC超像素分割和K-means聚类算法进行图像特征的提取。首先,对图像进行SLIC（simple linear iterative clustering）分割,根据像素块之间的颜色差异求取颜色对比特征图;其次,按照颜色特征对图像进行K-means聚类,依据空间分布紧凑性和颜色分布统一性计算每个类的初步颜色空间分布特征。由于聚类结果中不包含空间信息,本文将聚类后的结果映射到超像素分割的像素块上,进一步优化颜色空间分布图;最后,通过融合颜色对比显著图和图像颜色空间分布特征图得到最终的显著图。结果 针对公开的图像测试数据库MSRA-1000,本文方法与当前几种流行的显著性检测算法进行了对比实验,实验结果表明,本文方法得到的显著性区域更准确、更完整。结论 本文提出了一种简单有效的显著性检测方法,结合颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图可以准确的检测出显著性区域。该结果可用于目标检测等实际问题,但该方法存在一定的不足,对于背景色彩过于丰富且与特征区域有近似颜色的图像,该方法得到的结果有待改进。今后对此算法的优化更加侧重于通用性。     

融合纹理信息的SLIC算法在医学图像中的研究

随着超像素算法的发展,SLIC（Simple linear iterative clustering）由于时间复杂度低及良好的分割结果而被广泛关注.但是由于传统的SLIC算法并没有考虑到图像的纹理信息,故而对于纹理较复杂的图像分割效果略有不足.LBP（Local binary pattern）对于纹理的识别有着优秀的表现而且时间复杂度低,但是对于噪声的鲁棒性较差,并且会产生纹理偏移.因此,本文首先针对传统的LBP中存在的问题进行改进;然后将改进后的算法与SLIC结合,提出一种融合纹理信息的超像素算法——SLICT（Simple linear iterative clustering based on texture）.为验证分割效果,本文选取纹理较多的医学图像进行实验,采用心脏MRI数据库进行验证并与其他超像素算法进行对比.实验表明,SLICT在边缘召回率、欠分割错误率以及覆盖率上的综合表现优于其他算法.从分割结果上来看,SLICT不但能够更好地贴合图像边缘,而且对于连续区域的分割效果也较好,更适合纹理较复杂的图像.     

基于视觉显著性的水面垃圾目标检测

针对实际水面复杂环境提出了一种基于视觉显著性的水面垃圾目标检测算法。首先对输入图像进行超像素分割,在CIELab、RGB和HSV颜色空间中提取超像素级的显著性特征,然后使用随机森林回归器将显著性特征进行融合得到疑似显著性图,并使用自适应阈值分割得到疑似二值显著性图,最后使用MLP分类器对原始图像中的疑似垃圾目标区域进行判别,去除水波、倒影和反光的干扰,最终检测出水面的垃圾目标。实验结果表明所提基于视觉显著性的水面垃圾目标检测算法的性能优于其他水面目标检测算法。     

一种基于颜色和纹理的图像检索方法

提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法.该方法在HSV颜色空间量化过程中,采用一种基于性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知;在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于述颜色的相对空间分布情况,以提高对图像变形的鲁棒性;还加入图像的纹理信息,最后结合这些颜色和纹理特征行复合图像检索.实验表明,该方法能有效提高图像检索精度.     

基于纹理累积游程直方图的图像检索

纹理检索是基于内容的图像检索的重要技术之一,通过定义图像的像素游程长度,来获取累积游程,然后得到图像的累积游程直方图。实验证明,把累积游程直方图应用到基于内容的智能图像检索系统(Intelligent Query By Image Content System)中,不仅能实现图像检索方法的智能选取,且使用累积游程图检索图像能获取较好的检索效果。     

基于小波变换和Retinex算法的显著性检测

近些年来,关于图像显著性检测的研究越来越热门。基于之前提出的很多算法产生的显著图都存在背景信息杂乱、干扰噪声多、细节丢失等问题,本文提出了一种基于小波变换和Retinex算法的显著性检测算法来解决以上问题。首先,利用Retinex算法对图像进行前期处理;然后,对前期处理过的图像进行SLIC超像素分割,对超像素进行小波变换,分别生成原始图像低频部分和高频部分的特征图,并进行适当的双边滤波降噪,生成对应的显著图;最后,通过加权组合这两种显著图,得到最终的显著性图。实验结果表明,本文提出的算法生成的显著图具有受背景影响小、噪声少以及细节突出等优势。     

基于颜色通道比较的显著性检测

为了快速有效地检测图像中的显著性区域,利用颜色通道差异信息和空间信息,提出了一种基于颜色通道比较的显著性检测算法. 该算法将显著性检测任务看作对图像前景区域和背景区域进行分离和识别的过程,首先基于RGB颜色空间构造了一组反映不同色彩信息的颜色通道,通过通道比较将不同颜色的区域分离开,然后通过分析空间信息选择出属于前景的区域,最后对所有前景区域进行合并得到最终的显著图. 我们在两个公开数据集上与现有的一些检测算法进行了对比试验,结果表明该算法具有较低的计算复杂度以及较高的检测准确率和召回率,证明该算法是简单有效的.     

视觉显著性检测与金字塔变换相结合的图像融合

提出了一种利用人类视觉机制进行图像融合的算法。首先对源图像进行金字塔分解;接着对低频和高频分量采用不同的融合策略,低频分量依据最大显著性准则选择融合像素,高频分量利用相关性加权准则选择融合像素。初步融合后的低频和高频分量经金字塔重建获得最终融合结果。金字塔变换可提供多分辨率的图像表示,但不区分图像区域的重要性;而视觉显著性检测可定位图像最显著区域,但对噪声敏感;两算法的结合能取长补短,获得好的融合结果。实验表明,提出的方法优于已发表的其他基于金字塔变换的图像融合算法,适用于多聚焦图像、多波段图像和多光谱图像融合。     

基于全局和局部特征融合的显著性提取方法

显著性提取方法在图像处理、计算机视觉领域有着广泛的应用.然而,基于全局特征和基于局部特征的显著性区域提取算法存在各自的缺点,为此本文提出了一种融合全局和局部特征的显著性提取算法.首先,对图像进行不重叠地分块,当每个图像块经过主成分分析(Principle component analysis,PCA)映射到高维空间后,根据孤立的特征点对应显著性区域的规律得到基于全局特征的显著图;其次,根据邻域内中心块与其他块的颜色不相似性得到基于局部特征的显著图;最后,按照贝叶斯理论将这两个显著图融合为最终的显著图.在公认的三个图像数据库上的仿真实验验证了所提算法在显著性提取和目标分割上比其他先进算法更有效.     

结合双流特征融合及对抗学习的图像显著性检测

为实现图像显著区域或目标的低级特征与语义信息有意义的结合,以获取结构更完整、边界更清晰的显著性检测结果,提出一种结合双流特征融合及对抗学习的彩色图像显著性检测(SaTSAL)算法.首先,以VGG-16和Res2Net-50为双流异构主干网络,实现自底向上、不同级别的特征提取;之后,分别针对每个流结构,将相同级别的特征图...     

基于图像分类的弱监督RGBD图像显著性检测方法

彩色深度(Red Green Blue Depth,RGBD)图像不仅包含红绿蓝三通道的颜色信息,还包含深度信息,因此能提供更全面的空间结构信息.近年来,随着RGBD图像的广泛应用,基于RGBD的图像显著性检测方法相继被提出.为了更好地解决弱监督图像显著性检测方法中的跨模态数据融合问题,本文提出一种基于图像分类的弱监督...     

基于相交颜色直方图的图像检索算法

提出一种基于相交颜色直方图的图像检索算法,该算法首先计算示例图像和被检索图像的相交颜色直方图,然后计算两直方图的相交距离,同时考虑各色在两图像中的分布情况。实验结果表明该算法不受背景颜色的影响。     

基于封闭先验的图像显著度检测

颜色对比度是图像关注区域检测的重要线索,准确地提取反映图像不同颜色特征的区域,非常有助于计算各个区域的对比度.为了得到有效的对比图,首先利用封闭先验通过检测位平面中的连通性来提取具有不同颜色特征的封闭区域.其次,利用背景先验消除与图像边界连通的封闭区域并得到封闭区域掩膜.然后利用对比度先验与封闭先验,提出某区域在各个位平面中表现为封闭的次数越多越有可能是关注区域的假设,并通过封闭区域掩膜的叠加计算各个封闭区域的对比度.同时,结合人眼对小面积的封闭区域与封闭轮廓的感知特性,以及对关注区域视觉资源的分配特性,在获取对比度图的关键环节采取形态学滤波和高斯模糊,最终实现面向凝视点估计的图像显著度检测.与多种经典的检测模型相比,提出的方法取得了较好的性能.     

改进的基于直方图的图像检索方法

针对传统色彩直方图检索方法容易丢失空间信息的问题。提出了一种改进方法．该方法进一步分析了具有相同灰度的像素之间在空间分布上的差异，用其在图像中形成的主要连通区域的面积大小代替传统直方图中使用的数量总和指标．从而能够间接反映色彩的空间分布特征。提高检索质量，对纹理丰富的图像的检索效果尤其显著．     

基于颜色差异计算的图像显著性检测算法研究

针对目前显著性算法普遍面临的背景噪声较多,准确性较低等问题,提出一种基于图像颜色对比的显著性检测算法.首先在Lab伪彩色空间域将图像进行SLIC超像素分割,依照图像的全局对比计算,确定前景预选区域.然后以该区域内超像素特征通道信息值作为参考值,计算各超像素显著值,得到初步显著图.最后构建视觉中心,考虑颜色权重信息对显著...