[发明专利]一种基于多特征的显著性检测方法有效
| 申请号： | 201610446674.3 | 申请日： | 2016-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN106127210A | 公开（公告）日： | 2016-11-16 |
| 发明（设计）人： | 胡海峰;曹向前;顾建权;李昊曦 | 申请（专利权）人： | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 528300 广东省佛山市顺德区大良*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多特征的显著性检测方法，该方法首先运用多尺度对比、中央周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著性线索计算得到单独特征显著图，然后通过马尔科夫模型学习计算各个单独特征显著图的权重，并采用最大似然估计法获取模型参数估计最优解，最后利用马尔科夫模型检测测试图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多特征的显著性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集待检测的图像I；S2：对图像I分别进行多尺度对比、中央周围直方图和颜色空间分布处理得到特征显著图I1、I2、I3；S3：利用马尔科夫模型分别对特征显著图I1、I2、I3进行权重的学习计算，然后采用最大似然估计法获取该马尔科夫模型参数估计最优解；S4：利用S3中得到的最优参数估计解的马尔科夫模型分别对特征显著图I1、I2、I3进行检测得出概率最大的标记序列，用灰度图像表示出该概率最大的标记序列即得到最终的特征显著图。
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