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| 基于全局和局部信息融合的图像显著性检测 | |
| 引用本文： | 鲍蕾,陆建江,李阳,史艳伟.基于全局和局部信息融合的图像显著性检测[J].模式识别与人工智能,2015(3):275-281. |
| 作者姓名： | 鲍蕾 陆建江 李阳 史艳伟 |
| 作者单位： | 中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.61273210)资助 |
| 摘 要： | 视觉注意机制是机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注.文中提出一种基于全局和局部信息融合的图像显著性检测方法.模型首先对输入图像进行离散剪切波分解,得到尺度系数和剪切波系数.由于剪切波系数包含大部分图像细节信息,模型在每个分解层上对剪切波系数重构得到描述特征图.在特征图的基础上,一方面从全局的角度出发,使用所有特征图获取特征向量计算全局概率密度分布矩阵,进而构建全局显著图,另一方面从局部的角度出发,在每幅特征图上计算局部区域的熵值,进而构建局部显著图.最后对两幅显著图进行融合,得到综合显著图.实验结果验证该算法的有效性和可行性. |
| 关 键 词： | 图像显著性检测 离散剪切波变换 概率密度分布 熵 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |