【摘 要】
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单独基于对比度的显著性检测方法由于忽略了特征的空间分布,且只在RGB空间或LAB空间下单独进行计算,故实验结果不理想。本文提出了结合RGB和LAB两种特征空间并融合了对比度和
【基金项目】
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河南省自然科学基金资助项目(No.2011B140015);河南省青年骨干教师基金资助项目(No.2012GGJS-152)
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单独基于对比度的显著性检测方法由于忽略了特征的空间分布,且只在RGB空间或LAB空间下单独进行计算,故实验结果不理想。本文提出了结合RGB和LAB两种特征空间并融合了对比度和分布性的图像显著性区域检测算法。该算法首先提取图像分块在RGB空间和LAB空间下的原始特征并进行组合,在主成分分析(PCA)降维的基础上自动选择有效特征;然后计算图像分块的对比度和分布性,融合对比度特征和分布性特征实现对原始图像的显著性区域提取。实验结果显示,本文算法的平均准确率为0.821 7,平均召回率为0.692 5,综合指标F值达0.787 8。计算的显著性区域的效果比在RGB空间或LAB空间下单独基于对比度的计算方法有明显改善,相比其他检测方法更加准确,符合人眼的观测结果,均匀突出了显著性区域。
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