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公开(公告)号：CN101866422A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010215691.9
申请日：2010-06-29
Applicant: 上海大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的多特征融合提取图像关注度的方法，该方法包括其具体步骤如下：(1)输入图像，分别提取每个区域的多个特征；(2)进行多个特征融合，计算区域关注度；(3)通过图像中每个像素点的像素值与每个区域的均值的相近程度，将上述区域关注度转化为图像中每个像素点k的关注度，提取图像关注度。该方法采用多个特征融合，计算区域关注度，不仅能准确地定位人眼关注的位置，而且能准确地凸显关注物体的整个区域和外围轮廓，更满足人眼的视觉要求，并且具有准确度高且实时性好的特点，在机器视觉、对象分割、目标跟踪等领域有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN102509072B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201110312091.9
申请日：2011-10-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域间差异的图像中显著对象的检测方法，该方法具体步骤如下：(1)、输入原始图像，计算原始图像的显著性图；(2)、计算修改显著性图；(3)、通过迭代更新显著性图，找到与外部区域差异最大的目标矩形，该目标矩形内部区域的图像内容为检测出的显著对象。该方法在不需要设置任何参数的条件下，能够准确的将图像中显著对象检测出来。
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公开(公告)号：CN102509072A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110312091.9
申请日：2011-10-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域间差异的图像中显著对象的检测方法，该方法具体步骤如下：(1)输入原始图像，计算原始图像的显著性图；(2)计算修改显著性图；(3)通过迭代更新显著性图，找到与外部区域差异最大的目标矩形，该目标矩形内部区域的图像内容为检测出的显著对象。该方法在不需要设置任何参数的条件下，能够准确的将图像中显著对象检测出来。
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