[发明专利]基于迭代稀疏表示的图像显著目标区域提取方法及系统有效
申请号: | 201711387624.3 | 申请日: | 2017-12-20 |
公开(公告)号: | CN107992874B | 公开(公告)日: | 2020-01-07 |
发明(设计)人: | 张永军;王祥;谢勋伟;李彦胜 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06T7/00;G06T7/10 |
代理公司: | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人: | 王琪 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种基于迭代稀疏表示的图像显著目标区域提取方法及系统,首先利用多组不同像元数参数的SLIC分割方法对原始图像进行超像素分割,生成一组超像素区域大小不同的分割图像;然后针对每一种尺度的分割结果,以经典的视觉注意检测结果作为初始显著图约束前景和后景样本区域的选择,进而通过稀疏表示过程计算各超像素区域的重构残差作为显著性因子,并结合递归迭代运算对单一尺度下的显著检测结果图进行优化,最后通过多尺度显著图融合获得最终的显著目标与检测结果。本发明实现对传统方法中存在的单目标显著性评价不一致、图像边缘显著目标检测困难、多显著目标提取不完整等不足的有效改善。 | ||
搜索关键词: | 基于 稀疏 表示 图像 显著 目标 区域 提取 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.基于迭代稀疏表示的图像显著目标区域提取方法,其特征在于,包括如下步骤:/n步骤1,数据预处理,设定不同的SLIC超像素数,对原始图像进行多尺度超像素分割,使用基于经典视觉注意的显著性检测,将检测结果设定为初始显著图SAL
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