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公开(公告)号：CN109086775A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810796361.X
申请日：2018-07-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种快速流形排序和低秩约束的协同显著性检测方法。首先，通过两阶段的快速流形排序算法为每张图片生成多张协同显著图；然后，基于协同显著图从每张图片分割出一组不同尺度的显著性区域，并通过显著图构建的特征矩阵得到自适应权重，与协同显著图相乘得到融合后的结果；最后，再利用图割法对检测结果作进一步优化。本发明能够有效增强协同显著性物体，并抑制背景和非协同显著区域。
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公开(公告)号：CN109086775B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810796361.X
申请日：2018-07-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种快速流形排序和低秩约束的协同显著性检测方法。首先，通过两阶段的快速流形排序算法为每张图片生成多张协同显著图；然后，基于协同显著图从每张图片分割出一组不同尺度的显著性区域，并通过显著图构建的特征矩阵得到自适应权重，与协同显著图相乘得到融合后的结果；最后，再利用图割法对检测结果作进一步优化。本发明能够有效增强协同显著性物体，并抑制背景和非协同显著区域。
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