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针对现有算法在复杂背景图像显著目标检测中,存在背景被错误凸显的问题,为抑制背景提取更加准确的前景,提出一种结合稀疏重构与能量优化的显著性检测算法。首先将输入图像分割为超像素以去除不必要的细节;然后选取图像边界超像素作为背景模板,利用其作为稀疏字典计算重构误差,并作为超像素初始显著值;最后构造新的能量方程对初始显著值优化,并在优化后对其前景增强生成最终显著图。在包含真值图像的MSRA10K和ECSSD1000数据集上,将提出的算法与其他10种算法进行对比测试, PR曲线图,准确率P,F值的效果优于其他10种算法的结果。实验结果表明:本文算法在复杂背景图像的显著目标检测中,相比于已有的多种算法鲁棒性更好,能够对背景进行有效的抑制,提取显著目标也更加精确。 相似文献
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目的 为缩短设计周期、 节约生产成本和方便设计人员操作, 开发基于SolidWorks的塑封机构参数化设计系统。方法 在SolidWorks平台上, 通过使用Visual C++6.0的ATL COM向导模式, 对生产蝇香产品的塑封机构进行参数化定制开发。结果 在Visual C++6.0的MFC中建立的人机交互界面上输入蝇香产品的直径等参数, 可以快速得到塑封机构的零件模型、 装配体模型和工程图。结论 建立的塑封机构参数设计系统能够缩短计周期, 降低生产成本, 指导生产实践。 相似文献
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