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| 应用改进视觉显著性度量方法进行图像分割 | |
| 作者姓名： | 陈沅涛 徐蔚鸿 吴佳英 向智武 |
| 作者单位： | 长沙理工大学计算机与通信工程学院;南京理工大学计算机科学与工程学院;长沙理工大学城南学院计算机科学与技术系 |
| 基金项目： | 湖南省科技计划项目(2014SK4080)资助;湖南省教育厅优秀青年项目(14B005)资助;湖南省教育厅优秀青年项目(13B132)资助;长沙理工大学教学改革研究项目(78)资助;湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目(湘教通[2013]191号No.501)资助 |
| 摘 要： | 视觉注意机制是人类与生俱来的特有属性.在视觉注意机制的协助下,人类视觉系统可以有选择性地针对视觉信息进行处理并有效解决有限信息处理资源与海量视觉信息之间的矛盾.与现有基于计算机视觉机制的图像分割方法比较,本文提出改进视觉显著性度量方法生成的系统显著图能够更加准确表现原始图像中各个像素点的显著性值,根据系统显著图进行阈值分割便可以对前景目标和背景区域进行区分,不需要加入其他方法,这样既可以降低运算时间复杂度,又可以使得图像分割结果更符合人类视觉特点.本文算法对于包含前景目标可得到优良的图像分割结果,但本方法对于背景较复杂同时前景目标模糊的原始图像的图像分割效果不够理想. |
| 关 键 词： | 图像分割 视觉显著性 视觉显著性度量 阈值分割 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |