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视觉注意力检测综述 总被引:1,自引:0,他引:1
人类能够迅速地选取视野中的关键部分,选择性地将视觉处理资源分配给这些视觉显著的区域.在计算机视觉领域,理解和模拟人类视觉系统的这种注意力机制,得到了学界的大力关注,并显示出了广阔的应用前景.近年来,随着计算能力的增强以及大规模显著性检测数据集的建立,深度学习技术逐渐成为视觉注意力机制计算和建模的主要手段.综述了视觉注意力检测的最新研究进展,包括人眼关注点检测和显著物体检测,并讨论了当前流行的视觉显著性检测数据集和常用的评估指标.对基于深度学习的工作进行了综述,也对之前代表性的非深度学习模型进行了讨论,同时,对这些模型在不同的数据集上的性能进行了详细评估.最后探讨了该领域的研究趋势和未来的发展方向. 相似文献
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三边滤波器是在双边滤波器的基础上引入了梯度信息,能够很好地保留图像细节,但其时间开销较大.为此,提出了一种基于亮度分层的快速三边滤波算法.通过对三边滤波器中的梯度滤波阶段进行加速,把图像按照像素亮度值分成多层,并对每一层计算2幅中间图像,可在中间图像上进行高斯滤波得到梯度滤波的结果.实验结果表明,使用该算法进行高动态范... 相似文献
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在计算机视觉中,利用不变矩实现几何形状体的识别具有十分重要的意义^[1,2],几何矩的算法实现在其中起着关键的作用,寻找图像的几何矩的有效快速算法一直是研究的热点。本文提出了一种新的基于边界的几何矩快速分割算法,其主要思想是对不依赖于图像中的具体几何形状体的那部分矩计算,预先分割出来,这样在处理一组实际图像之前,这部分计算可以被预先完成;然后对依赖于图像中的具体几何形状体的剩余部分矩计算,可以快速地求得;最后分别用经典几何矩算法,文献[5]的算法和本文的新算法,对一组阶梯轴的二值图像进行几何矩的求解,结果表明此算法的有效性和快速性。 相似文献
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一种基于位运算的图像加密算法 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种新的基于位运算的图像加密算法 ,对数字图像进行加密和解密操作。利用非线性动力学系统的特性 ,结合 L ogistic映射和位运算中的异或操作设计了提出的算法。首先由输入的密钥和 L ogistic映射生成混沌序列 ,把得到的混沌序列经过适当处理后得到辅助数据序列 ,用此序列对图像数据逐字节进行异或操作得到加密图像 ;解密算法是加密算法的逆过程。实验结果表明提出的算法能够得到令人满意的结果。最后总结了算法的特点 相似文献
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频域分析方法是图像显著性检测的经典方法之一,算法简单且计算速度快.然而传统的傅里叶频域分析方法计算出的显著性图精细度较低,难以获得满意的显著性区域分割结果.针对此问题,文中提出基于红黑小波变换的图像显著性检测方法.首先根据图像的尺寸确定红黑小波的分解层数;然后将原始图像和经过高斯平滑处理的图像分别进行红黑小波分解,求得二者分解结果的差值,并对该值进行红黑小波反变换获得显著性图.实验结果表明,与传统的傅里叶频域分析方法相比,该方法可获得更好的显著性检测效果. 相似文献
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研究了在遗传算法基本原理的基础上,用最大类间方差法对刀具磨损图象进行阈值分割,然后对分割后的二值刀具磨损图象,利用一种新的基于边界的几何矩的快速分割算法进行几何矩的计算和分析。通过试验,研究了经过遗传算法进行优化阈值分割后的二值图象的几何矩的值的大小和刀具磨损状态的关系,结果表明,几何矩的值的大小和刀具的磨损状态密切相关,几何矩的值的变化率可以对刀具状态进行识别,对试验数据的测试表明,这种方法能有效提高刀具磨损状态识别的正确率。 相似文献
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基于小波和高斯-马尔可夫随机场的纹理分割 总被引:3,自引:3,他引:3
为了提高纹理分割的准确性和区域一致性,降低分割的错误率,在文献[5]的基础上,提出了一种基于小波和高斯.马尔可夫随机场(GMRF)的纹理分割方法。该方法首先对图象进行Gabor小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象,然后采用基于GMR的K-均值聚类算法从最低分辨率图象进行聚类,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割,最后引入特征加权算法^[7],进行后分割,得到最终分割结果,并对仿真结果与文献[5]的算法进行了比较,表明该算法是比较有效的. 相似文献