| 基于条件随机场的显著性检测算法 |
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| 引用本文： | 范佳佳.基于条件随机场的显著性检测算法[J].信息技术,2014(9):105-109. |
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| 作者姓名： | 范佳佳 |
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| 作者单位： | 河海大学计算机与信息学院,南京,210000 |
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| 摘 要： | 近年来,显著性检测与图像处理有着密不可分的关系,图像处理依赖于高质量的显著图才能得到较好的处理结果。因此为提高图像显著性检测的准确性,提出了一种新的基于条件随机场(CRF)的显著性融合算法。将显著性检测看做一个图像标注问题,运用多尺度对比,中央—周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著度计算得到显著图。通过CRF学习计算各个显著度的权重,采用最大似然估计方法获取模型参数估计,得到最优解。最后利用CRF检测测试图像。通过大量的实验结果表明,此算法可以对显著目标得到更加精确地检测。
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| 关 键 词： | 条件随机场 显著性检测 显著图 |
Saliency detection based on conditional random field |
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| FAN Jia-jia.Saliency detection based on conditional random field[J].Information Technology,2014(9):105-109. |
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| Authors: | FAN Jia-jia |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | conditional random field (CRF) saliency detection saliency map |
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