- 专利标题: 一种基于多特征扩散的图像显著性检测方法及终端
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申请号: CN201810053582.8申请日: 2018-01-19
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公开(公告)号: CN108320281B公开(公告)日: 2021-11-09
- 发明人: 叶锋 , 洪斯婷 , 陈家祯 , 郑子华 , 许力 , 林晖 , 李婉茹
- 申请人: 福建师范大学
- 申请人地址: 福建省福州市闽侯大学城福建师范大学科技处
- 专利权人: 福建师范大学
- 当前专利权人: 福建师范大学
- 当前专利权人地址: 福建省福州市闽侯大学城福建师范大学科技处
- 代理机构: 福州市博深专利事务所
- 代理商 林志峥
- 主分类号: G06T7/00
- IPC分类号: G06T7/00 ; G06T7/12 ; G06T7/90 ; G06K9/46
摘要:
本发明提供了一种基于多特征扩散的图像显著性检测方法及终端,在选择种子节点时,不将所有处于图像边缘的节点都默认为背景节点,而是从整体考虑,通过融合背景先验、颜色先验、位置先验这三种先验算法作为图像的高层先验特征来选取种子节点,以避免边缘处的显著性物体都被检测为背景的情况。最后,提取图像的多层特征构造不同的扩散图和扩散矩阵,从多个角度反映节点的相似性,并非线性融合由图像的中、高层特征分别获得的相应显著图得到最终显著图。在常用的数据集上与现有部分经典的显著性物体检测算法相比,本发明可提高图像显著性检测的准确性,解决了现有技术中对显著性物体检测不突出且背景区域不能被很好抑制住的问题。
公开/授权文献
- CN108320281A 一种基于多特征扩散的图像显著性检测方法及终端 公开/授权日:2018-07-24