一种基于颜色对比度和区域相似性分布信息的视觉显著性检测方法
本文提出一种基于颜色对比度和区域相似性分布信息的视觉显著性检测方法.本文从两个方面定义显著对象:具有较高的颜色对比度以及较紧凑的空间颜色分布.本方法包括颜色量化,超像素分割,颜色对比度计算,空间相似性分布计算,以及显著性修正五个部分.对于每个超像素,首先计算它的全局和局部颜色对比度得到颜色显著性,然后计算每个超像素的空间颜色分布信息得到其对应的空间紧密度特性,最终的显著值由颜色显著性和空间紧密度相乘得到.在MSRA图像库上对本方法的性能进行测试,实验结果表明相比于现有的8种视觉显著性提取模型,本方法可以获得更高的准确率和召回率.
图像识别 视觉显著性检测 颜色对比度 相似性分布 空间紧密度
姜求平 邵枫
宁波大学 信息科学与工程学院,浙江宁波,315211
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2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）