[发明专利]基于混合算法的红外图像显著性区域检测方法在审
| 申请号： | 201710659347.0 | 申请日： | 2017-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN107451595A | 公开（公告）日： | 2017-12-08 |
| 发明（设计）人： | 王鑫;张春燕;陈哲;张振;吕国芳 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06T7/136 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于混合算法的红外图像显著性区域检测方法，首先，对原始红外图像进行局部稀疏表示，得到基于局部稀疏表示的初始显著图；其次，提出了融合二维最大熵/最小交叉熵和最大标准差的红外图像前景预测算法，对原始红外图像进行处理，得到突显目标并抑制背景的前景预测图；第三，将原始图像与前景预测图相减，得到原始红外图像的背景图；最后，将初始显著图减去背景图，得到最终的显著性区域检测结果。该结果与初始显著图相比，显著性区域的轮廓更加清晰，且非显著性区域被充分抑制。本发明通过混合局部稀疏表示理论、信息熵、及最大标准差，来实现红外图像的显著性区域检测，可以获得更加精确的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 算法 红外 图像 显著 区域 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于混合算法的红外图像显著性区域检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对原始红外图像S进行局部稀疏表示，在进行局部稀疏表示的时候采用多尺度局部稀疏表示方法，得到初始显著图SM；步骤二：提出了融合二维最大熵/最小交叉熵和最大标准差的红外图像前景预测算法，对原始红外图像S进行处理，得到突显目标并抑制背景的前景预测图Sy；步骤三：将原始红外图像S与步骤二获得的前景预测图相减，得到原始红外图像的背景图Sb；步骤四：将步骤一得到的初始显著图SM减去步骤三得到的背景图Sb，得到最终的显著图SMap。
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