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公开(公告)号：CN113379785B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110691233.0
申请日：2021-06-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种融合边界先验与频域信息的显著性目标检测方法，主要步骤包括：利用像素之间特征的相似性将像素分组，用少量的超像素代替大量的像素来表达图片的特征信息；边界先验模型假设图像的边界为非显著区域，并以此作为先验知识；选取LBP纹理特征来衡量超像素间的纹理差异，以表征超像素块的边界特征；通过傅里叶变换将边界先验特征图的非边界区域转换到频率域，来实现频域显著性区域的检测；将边界先验显著图和频域特征显著图融合；采用同态滤波对初级显著图进行图像增强，得到显著区域较为清晰的最终显著图。本发明的结合了边界信息与频域信息，对于复杂场景下的显著性目标，能够检测出边界更加完整的显著区域。
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公开(公告)号：CN113379785A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110691233.0
申请日：2021-06-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种融合边界先验与频域信息的显著性目标检测方法，主要步骤包括：利用像素之间特征的相似性将像素分组，用少量的超像素代替大量的像素来表达图片的特征信息；边界先验模型假设图像的边界为非显著区域，并以此作为先验知识；选取LBP纹理特征来衡量超像素间的纹理差异，以表征超像素块的边界特征；通过傅里叶变换将边界先验特征图的非边界区域转换到频率域，来实现频域显著性区域的检测；将边界先验显著图和频域特征显著图融合；采用同态滤波对初级显著图进行图像增强，得到显著区域较为清晰的最终显著图。本发明的结合了边界信息与频域信息，对于复杂场景下的显著性目标，能够检测出边界更加完整的显著区域。
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