用于场景分类的显著建筑物区域检测
为了实现城市区域内室外场景的快速分类，提出了一种基于视觉注意力选择机制的显著 建筑物区域检测方法，该方法首先通过Gabor算子对图像进行滤波，得到水平方向与垂直方向的 联合增强图像，然后利用基于相位傅里叶变换(Phase Fourier Transform，PFT)的显著性映射算 法提取视野中的显著建筑物候选区域，最后通过方向直方图判别算法去除干扰目标，并采用CV (Chan-Vese)模型实现显著建筑物区域的分割，该方法在注意力选择机制及建筑物方向特征的基 础上，提取具有场景代表性的建筑物区域信息，增强了算法的时效性和场景分析能力，同时实现了 区域信息在像素级上的精确检测，并将其应用于美国南加州大学的多类室外场景数据库，实验结果 表明，显著建筑物区域检测方法在检测结果、计算速度和鲁棒性等方面均取得了较为满意的效果。
显著性映射 区域检测 CV模型 Gabor算子
陈硕 于晓升 吴成东 陈东岳
东北大学信息科学与工程学院,沈阳 110819
国内会议
南京
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1332-1337
1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）