SALIENCY相关论文
基于偏振成像特点和深层特征分类需求,提出一种显著性偏振参量深度稀疏特征学习的目标检测方法。首先在偏振解析基础上构造显著性......
图像显著性是实现视觉信息感知的最主要信息源,图像显著性信息的检测是计算机视觉研究中的热点。随着数据获取能力的极大提升,三维......
为了解决无参考模糊图像质量评价中缺少人眼视觉特性的问题,提出了一种基于模糊检测概率变化的模糊图像质量评价算法,该算法首先对......
近年来有大量关于无参考模糊图像质量评价的研究，但是目前很多方法都忽略了图像内容对评价结果的影响。纯背景的无显著性目标图像和......
为了克服传统图像融合结果存在对比度不足和细节缺失的缺点,提出基于非下采样剪切波-对比度变换(NSSCT)的图像融合算法。分析了图......
结合人眼对显著物体及运动目标的感知特性,提出了一种基于时域加权处理的视频质量客观评价方法。首先利用经典的结构相似性算法得......
Detecting and segmenting salient objects from natural scenes, often referred to as salient object detection, has attract......
Motivated by the importance of Human visual system(HVS) in image processing, we propose a novel Image signature based me......
计算机视觉技术目前在很多领域得以广泛应用,大部分图像处理的步骤均与提高图像内部细节和特征的可见度有关。基于此,研究设计了一......
针对复杂背景下显著性检测的问题,提出了一种基于区域协方差融合深度信息的显著性检测方法。首先,分别对原图和深度图提取颜色、方......
显著区域检测是计算机视觉中非常活跃的研究方向,其应用领域极为广泛.如何快速准确地找到图像的显著区域尚未形成完整的理论体系,......
模拟人类视觉中有意识主动寻找与无意识被动受吸引相交互的视觉过程,提出了一种基于双向融合机制的建筑目标检测方法。该方法综合......
通过分析现有基于内容的图像结构表示方法,存在鲁棒性不强和结构多样性易增加分类的复杂性并降低分类正确率的问题,研究了基于图割......
为了提高图像自动标注的准确率,提出了一种基于图像显著区域的自动标注方法。首先提取图像的显著区域,然后提取图像的SIFT特征,利......
轮廓编组是中层视觉处理的一项重要内容。轮廓编组的目的是从前阶段视觉处理中提取的低层边缘特征中找出符合人类视觉感知的显著性......
针对复杂背景下显著图提取精准度不高的问题,提出了一套基于自适应空间邻域的获取方案。该方案考虑人眼神经元感受野的同心圆结构,......
针对以往模式识别方法的不足及特征值贡献度的问题,提出了基于特征加权的代理判别模型(agent discriminate model based feature w......
A structured low-rank matrix recovery model for RGBD salient object detection is proposed. Firstly, the problem is descr......
视频中的多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题.针对多目标跟踪过程中由于目标缩放、旋转、扭曲以及遮挡等问题的存在导致目......
在数字图像处理中,图像显著估计已成为一种重要的工具。然而,在现有的算法中,很难兼顾准确度和实时应用要求。针对自底向上的图像......
为了实现对多目标图像和灰度不均匀图像的分割,文中提出了基于区域生长的局部脉冲耦合神经网络(RG-LPCNN)图像分割方法。首先,利用......
文中在专家学者提出的视觉注意模型的基础上,提出一种新的视觉注意模型改进算法。首先,采用改进后的Itti模型来计算图像视觉显著性......
针对内容敏感图像缩放技术调整图像尺寸时会出现重要信息丢失、物体边缘扭曲、非显著区域结构信息不完整等问题,提出基于边缘模糊......
针对传统口令的安全性问题,以生物特征技术作为更安全的替代方案,将基于RGB-D的生物特征技术用于身份的安全认证.采用熵和显著性对......
在基于词袋模型的图像检索框架中,图像包含的SIFT特征点往往数量比较大,特征不够强。因此图像检索系统的效率和性能往往受影响。基......
针对复杂图像易受背景干扰的问题,提出一种基于显著性与脉冲耦合神经网络(Saliency and Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)的图......
深度学习用于红外-可见光图像融合,若只提取深度特征而不进行特征处理,会导致在某些方面融合性能下降.针对这一问题,提出一种基于......
为了实现CTP版材表面不同类型瑕疵的自适应在线检测,引入人类视觉注意机制,融合区域生长算法对表面瑕疵图像进行分割,以面积作为特......
显著性扩散方法是众多显著性检测方法中的一种,此过程中关键是如何更好地选择种子点并进行有效传播。当图像背景比较复杂尤其是图......
本文针对内容感知的图像非均匀映射问题,建立了一种有效的基于网格形变的全局最优化模型。引入了一系列保护重要网格形变的能量约......
运用认知语言学的理论方法，解释“名1（代）＋的＋名2”中名2能省略或不能省略的原因，其结论是：只有当名1（代）和名2处于同一认知框架，并且名1（代）的......
针对复杂背景下的红外小目标检测问题,提出一种基于频域显著性分析的小目标检测算法。算法利用红外图像中目标在频域内相较于背景......
传统的图像分割算法在分割前需要输入目标的先验信息,因此不适应盲图像的分割。为此,提出了一种基于显著性的图像分割算法,主要借......
若获取的灰度图像中含有较大噪声时,传统Itti算法经常会出现漏检以及错检的情况。为此,提出了基于伪彩色的感兴趣目标检测方法。首......
"大/小"饰名有两种量式:内比和外比."大/小"的量式和它们的功能有一定的对应关系.外比量式的"大/小"有一个功能就是通过对对象在认......
提出一种彩色图像分割算法主要利用区域间显著性。先是运用了Kmeans聚类的算法对彩色图像进行分割。然后分析彩色图像中的各个分割......
SAR图像分类是实现SAR图像理解和解译的关键步骤,本文将显著性检测、主动学习和支持向量机分类技术相结合,提出基于显著性主动学习......
针对目前图像识别中存在局部识别及特定目标识别的限制和目标视频片段提取的问题,该文利用局部自适应回归核函数(LARKs),并结合sel......
基于上下文感知的显著区域检测模型(Context-Aware,CA)对于大目标和复杂背景图像中显著对象检测存在检测内容缺失和误检的问题.在C......
Seam Carving算法是一种能够尽可能保留图像中视觉关注度高的对象和区域的图像缩放技术。为了改善Seam Carving算法的缩放效果,提......
人类视觉系统能够通过对场景中感兴趣的不同事物进行显著性检测，有效地配置处理资源。基于视觉注意机制的显著性检测方法能够简化遥......
多聚焦图像存在聚焦和离焦区。通常聚焦区吸引人的注意力,具有突出的视觉显著性。提出一种模拟人类视觉机制的彩色图像融合方法。......
提出一种结合特征点匹配的目标跟踪算法.首先,通过显著区域跟踪方法,解决算法对初始化目标框大小敏感的问题,提高样本选取质量,并......
随着显著性研究的发展,已涌现多个显著性数据集,然而目前面向社交媒体图像的显著性数据集数量非常少.为此构建此类显著性数据集,详......
晶圆目标提取是晶粒计数系统的重要处理环节,是确保晶粒计数准确度的前提条件。目前主要应用阈值化方法将晶圆目标从背景中提取出......
目前的视觉显著性检测算法,主要依赖像素间的对比,缺乏从全局角度对显著目标进行分析理解。根据生物视觉注意机制,显著目标通常是......
Visual attention is a mechanism that enables the visual system to detect potentially important objects in complex enviro......
针对现有基于图的流行排序的显著目标检测研究算法对于背景先验假设过于理想导致其在复杂背景图像检测中效果较不佳的问题，提出一种......
