公开(公告)号：CN116152681A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310100247.X

申请日：2023-02-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 梁明 ,  施金海 ,  严俊 ,  朱晓峻

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/56 ,  G06V10/46 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06V10/10 ,  G06V10/24

Abstract: 本发明公开了一种基于多图学习的水体显著性目标检测方法，涉及显著性目标检测技术领域，包括以下步骤：步骤一：数据采集：通过无人机影像或遥感影像对水体信息进行获取；步骤二：数据预处理：对获取的影像基于SLIC超像素分割生成邻接矩阵，构建完全图；步骤三：多特征提取：(1)颜色特征图提取；(2)对比特征图提取；步骤四：流形排序方法显著性检测；步骤五：多显著性图结合；步骤六：显著性优化：通过显著性优化框架对图像进行处理，得到新的显著性效果图；通过分别获得颜色特征图、对比度特征图和流形排序方法检测图进行不同权重的加权融合得到新的显著性图，最后再进行显著性优化，从而实现一种基于多图学习模型的新的显著性目标检测方法。