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1.
深度卷积神经网络的显著性检测   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
目的 显著性检测问题是近年来的研究热点之一,针对许多传统方法都存在着特征学习不足和鲁棒检测效果不好等问题,提出一种新的基于深度卷积神经网络的显著性检测模型.方法 首先,利用超像素的方法聚类相似特征的像素点,仿人脑视皮层细胞提取目标边缘,得到区域和边缘特征.然后,通过深度卷积神经网络学习图像的区域与边缘特征,获取相应的目标检测显著度置信图.最后,将深度卷积神经网络输出的置信度融入到条件随机场,求取能量最小化,实现显著性与非显著性判别,完成显著性检测任务.结果 在两个常用的视觉检测数据库上进行实验,本文算法的检测精度与当前最好的方法相比,在MSAR数据库上检测精度相对提升大约1.5%,在Berkeley数据库上提升效果更加明显,达到了5%.此外,无论是自然场景还是人工建筑场景、大目标与小目标,检测的效果都是最好的.结论 本文融合多特征的深度学习方法与单一浅层人工特征的方法相比更有优势,它避免了手工标定特征所带来的不确定性,具有更好的鲁棒性与普适性,从主观视觉愉悦度和客观检测准确度两方面说明了算法的有效性.  相似文献
2.
显著性检测指导的高光区域修复   总被引:2,自引:1,他引:1  
目的为解决传统的基于光照模型的高光修复算法无法很好地对高光区域存在饱和现象的单幅图像进行处理这一问题,提出一种显著性检测指导的高光区域修复算法。方法首先在亮度空间应用显著性模型,实现高光区域的自动检测和标记,之后运用改进的Exemplar-Based算法,综合利用图像的邻域和边缘信息,对标记的高光区域进行自适应修复,去除图像中的高光。结果分别对仿真及自然场景下的高光图像进行测试,实验结果表明,与原修复算法和传统高光去除算法相比,所提算法的修复效果更符合人眼视觉、修复后的图像质量更好。结论本文算法与Exemplar-Based算法及Tan方法相比,对高光区域存在饱和现象的单幅图像有较好的修复效果,并且有效地克服了传统高光去除算法受光照模型限制的缺点。  相似文献
3.
融合双层信息的显著性检测   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
目的 针对已有工作在颜色及结构显著性描述方面的缺陷,提出一种新的图像显著性检测方法。方法 本文方法在不同的图像区域表达上从颜色与空间结构角度计算图像的显著性,充分考虑图像的特征与像素聚类方式之间的适应性。首先,根据颜色复杂度、边缘与连通性等信息,将图像从像素空间映射到双层区域表示空间。然后,根据两个层次空间的特性,与每个图像区域的边界特性,计算图像的结构和颜色显著度。最后,由于不同图像表示中的显著性信息存在互补性,将所有这些信息进行融合得到最终的显著性图。结果 在公认的MSRA-1000数据集上验证本文方法并与目前国际上流行的方法进行对比。实验结果表明,本文方法在精确率、召回率以及绝对误差(分别为75.03%、89.39%、85.61%)等方面要优于当前前沿的方法。结论 提出了一种融合双层信息的显著性检测算法。根据图像本身信息控制区域数目构建图像双层表示,提高了方法的普适性;利用图像不同层次的特性从不同角度计算显著性,增强了方法鲁棒性。  相似文献
4.
提出了一种新的自动抠图算法框架。首先,估计输入图像各个区域的模糊程度;其次,对图像进行显著性的计算;然后融合模糊度和显著性信息,大致分割出前景和背景,从而自动生成标注前景、背景、未知区域的三色图;最后,采用基于采样的抠图算法就可以准确地完成前景目标物体的自动抠图。该算法无须人工辅助或附加信息。在标准数据集和实拍图像上的实验结果证明了该算法的准确性和实用性,可广泛应用于图像和视频的编辑合成。  相似文献
5.
任蕾  施朝健  冉鑫 《计算机工程与应用》2012,48(23):161-164,172
提出一种应用奇异值分解的海上场景显著性检测方法。提取海上场景图像中颜色和亮度各通道特征,并对各其分别进行奇异值分解,根据设定的阈值,选择各特征的典型分量。各特征的粗显著图定义为各特征和其典型分量的差。为进一步去除海杂波等干扰,在粗显著图中,计算其空间域全局显著性,以此形成显著性图。得到的颜色通道和亮度通道显著图通过线性合并为总显著图。利用海上场景图像进行了实验,结果表明提出方法的有效性。  相似文献
6.
提出了一种针对多姿态人的服装区域分割算法,通过融合显著性分析和图割方法有效地提高了服装区域分割的性能.首先,提出一种基于滑动窗口的视觉显著性区域分析方法,计算前景?背景种子区域初始定位,实现种子区域定位的姿态无关性;然后,通过基于图的分割方法对初始种子区域进行矫正;最后,通过将种子区域作为输入的迭代图割方法——GrabCut获得服装区域分割.实验结果表明,文中算法具有较好的分割性能,具有应用前景.  相似文献
7.
In this article, we present a cognitive system based on artificial curiosity for high-level knowledge acquisition from visual patterns. The curiosity (perceptual curiosity and epistemic curiosity) is realized through combining perceptual saliency detection and Machine-Learning based approaches. The learning is accomplished by autonomous observation of visual patterns and by interaction with an expert (a human tutor) detaining semantic knowledge about the detected visual patterns. Experimental results validating the deployment of the investigated system have been obtained on the basis of a humanoid robot acquiring visually knowledge from its surrounding environment interacting with a human tutor. We show that our cognitive system allows the humanoid robot to discover the surrounding world in which it evolves, to learn new knowledge about it and describe it using human-like (natural) utterances.  相似文献
8.
在分析了现有拣选系统需要事先进行样本特征提取的情况下,为适应复杂多变的拣选环境,提出了基于显著性检测的自适应目标拣选算法.该方法通过前景目标的相互对比,识别出最具显著性特征的物体作为拣选对象,避免了预先学习的过程,并能用分析结果不断修正识别特征,提高了系统的工作效率和自动化程度.设计了适用于工业机器人的拾取控制系统,涉及网络通信、总线管理和运动控制等多方面.实验结果表明了系统的准确性与稳定性.  相似文献
9.
孟琭 《计算机应用研究》2013,30(10):3159-3161
图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型, 提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割, 从而将原图像分成若干子区域, 在此基础上运用提出的区域化空间注意力模型对各个子区域进行显著图计算, 得到最终的显著性区域提取结果。实验结果表明, 提出的显著性区域提取算法可以很好地从彩色图像中得到与视觉注意机制相一致的结果, 且满足实时性要求, 与传统方法相比, 算法提取的区域更完整、更准确。  相似文献
10.
为了对腰椎疾病的计算机辅助诊断提供腰椎间盘的具体位置和形状信息,提出一种基于CT图像的腰椎间盘定位与分割算法.首先针对腰椎CT图像中骨骼干扰较多、背景纹理复杂的特点,使用小波分解获得局部特征,并引入独立元分析方法将高维特征空间分解为相互独立的多个一维特征空间,提出基于视觉显著性检测的腰椎间盘区域预选取算法,实现了小波特征的概率密度估计,并生成了腰椎间盘显著性分布图;然后提出基于显著性分布与方向信息测度相融合的局部样本随机提取算法,同时设计了面向稀疏特征的弱分类器来提高随机森林的分类准确性,从而实现腰椎间盘区域的精确定位与分割.实验结果证明,该算法能够有效地提高腰椎间盘检测的准确率与计算速度.  相似文献
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