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目的 为准确描述图像的显著信息,提出一种结合整体一致性和局部差异性的显著性检测方法,并将显著性特征融入到目标分割中。
方法 首先,利用频率调谐法(IG)对目标整体特征的一致性进行显著性检测。然后,引入NIF算法检测显著目标的局部差异性。最后结合两种算法形成最终的显著性检测方法,并应用于图像目标分割。
结果 在公认的Weizmann数据集上验证本文方法显示目标的绝对效率并与其他算法对比,实验结果表明本文方法在精确率,召回率,F1-measure(分别为0.445 6,0.751 2,0.576 4)等方面优于当前流行的算法。并且在融合显著性的图像目标分割中,取得满意的实验结果。
结论 提出一种新的显著性检测算法,综合体现目标的整体和局部特征,并在公开数据集上取得较高的统计评价。实验结果表明,该算法能够对自然图像进行较准确的显著性检测,并成功地应用于自然图像的目标分割。… …
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