显著目标检测相关论文
精准、快速地从复杂场景中提取关键内容和感兴趣目标在军事侦察、城市安全监视和国家安防监控等应用中具有重要意义。然而,海量视......
近年来,城市内涝、客船翻沉、潜水装备沉没等事故频发,造成严重的人员伤亡和经济损失。水下环境的未知性和不可控性,使得抢险难度......
视觉显著性检测任务旨在模拟人类视觉关注机制,用于凸显场景中人眼感兴趣的目标,其在计算机视觉领域得到了广泛的关注。近些年来,......
为有效获取外界信息,人类的视觉系统能够利用自身的视觉注意机制,从海量输入信息中有选择地获取有意义信息。受到选择性注意机制的......
作为计算机视觉任务中的一个重要分支,图像显著目标检测旨在研究让计算机模拟人类的视觉注意力机制提取图像中最感兴趣的目标或区......
显著目标检测算法获得图像中最重要的信息,使得后续的数据分析更为便捷。其目标是提取出图像中最吸引人注意的显著目标区域并分割......
显著性检测机制是通过算法模拟人体视觉感官的一种重要的机制,能够模拟人体视觉感官对图像信息进行显著性特征提取,因此显著性目标......
随着人工智能技术的发展及广泛应用,图像显著性检测技术成为计算机视觉领域热点研究内容之一。图像显著性检测原理是模仿人类视觉......
显著目标检测旨在模拟人眼的视觉机制,检测并分割出一幅图像中最吸引人注意力的目标。近年来,这项基础性的工作在很多计算机视觉领......
人类视觉系统不仅能够快速定位场景中感兴趣的区域,同时还能检测并识别场景中的重要目标,即显著性目标。随着科技的发展和互联网的......
针对现有算法的多尺度特征融合效果不理想和全局信息利用不充分的问题,提出一种基于多尺度优化和全局注意力的显著目标检测模型.利......
随着5G网络的普及,海量高清图像会呈爆炸式增长,潜在的信息规模将越来越大。这一改变带来了许多挑战,例如对整个图像矩阵进行完全......
本文从人类视觉认知的角度出发,结合视觉系统在信息处理过程中的机理,开展了图像目标检测相关技术研究,其主要的研究内容和贡献如......
目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信......
视觉目标追踪是计算机视觉重要研究领域之一,算法通过考察连续视频帧中目标的上下文信息,对被追踪目标的运动信息进行建模,然后基......
人类的视觉系统可以利用选择性视觉注意机制,非常迅速地在杂乱无章的视觉场景中捕获显著性的目标。这种能力急需应用到计算机视觉......
图像的应用已经大量地融入到我们生活的方方面面,越来越多的图像需要我们去识别。因此,在图像处理领域里,目标识别成为了非常重要......
显著目标检测是通过计算机检测图像中的主要内容,它是机器视觉的重要组成部分。由于人类视觉注意系统的进化与发展,人眼具备迅速而......
通过显著目标检测可以得到图像中引人注目的目标。显著目标检测技术可应用于图片浏览、图像剪切、图像压缩、基于内容的图像检索等......
显著目标检测是机器视觉的重要组成部分,通过它可以准确检测出图像场景中的显著区域。显著目标检测技术应用的领域十分广泛,主要有......
针对低秩矩阵在图像显著性检测中,因凸松弛迭代奇异值分解导致的计算复杂度高及稀疏矩阵元素间潜在结构关系未充分考虑导致的显著......
由于污染修复场地现场环境复杂,部分区域的有毒气体浓度过高,会对施工人员的身体造成危害。因此,如何有效的监控施工人员、准确获......
显著性检测是许多图像处理过程的预过程,它广泛应用于图像分割、目标追踪以及行人再识别等领域。本文提出了两种显著目标检测算法,......
显著性目标检测是指检测图像中最显眼的区域,并生成显著图,从而帮助人们快速有效获取有用信息。图像经过显著性检测处理,一方面能......
随着互联网和多媒体技术的快速发展,图像逐渐成为人们传递信息的重要载体。如何有效的从海量地图像数据中过滤冗余信息并提取出图......
显著目标检测旨在利用智能机器设备模拟生物的视觉感知系统,从而能够从图片中找到显著的区域。显著目标检测早期以研究RGB图片为主......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR),因为不受气候与时间限制的工作特性,被广泛应用于军事和民用的许多领域,SAR图像自动......
图像显著目标检测作为计算机视觉领域的重要研究分支,其目的是关注人眼最感兴趣的目标区域,对主体目标进行智能理解与计算,从而实......
显著目标检测旨在模拟人类视觉注意机制,识别和定位图像中最具吸引力的目标区域,在图像识别、目标跟踪、图像质量评价、相机对焦等......
具有编码和解码结构的卷积神经网络在语义分割任务中表现出强大的表征能力,并在显著性检测领域得到了广泛应用。在大多数情况下,利......
显著目标检测是根据生物视觉的注意力机制来实现,能够过滤掉图像中大部分不重要的背景信息,从而突显图像中的显著目标,往往作为计......
视觉显著性是神经科学、心理学和视觉感知的基础研究问题。显著目标检测是视觉显著性的一个重要分支,能对场景中的显著目标进行定......
从上世纪80年代起,科学家们对计算机模拟人眼视觉注意机制的初步探索,到近年来,显著目标检测模型在主流商业产品中的成功应用,视觉......
目前,显著目标检测已经被广泛地应用于计算机视觉任务中,包括图像检索、图像分割、图像分类和目标识别等。尽管已经有很多的算法被......
显著目标检测是计算机视觉领域一个重要研究任务,目的是通过分析图像内容快速检测和分割出最突出的对象或区域。显著目标检测可以......
非真实感渲染(non-photorealistic rendering,简称NPR)是近年来计算机图形学领域一个新的研究热点,它与真实感渲染追求最大程度还......
目的许多先前的显著目标检测工作都是集中在2D的图像上,并不能适用于RGB-D图像的显著性检测。本文同时提取颜色特征以及深度特征,......
目的许多显著目标检测算法侧重从背景角度进行显著性检测,而从前景角度和空间角度进行显著性检测的算法较少,为了解决这个问题,提......
为实现图像认证与内容保护,提出一种基于显著目标的图像认证与自恢复方法.通过自嵌入水印与无损水印方法的联合使用,实现图像中显......
中心-邻域对比度理论作为具有生理学依据的一种线索,在传统显著性检测模型中获得了广泛应用,然而该理论却很少显式地应用在基于深......
针对具有杂乱背景图像的显著目标检测问题,提出了一种无需任何先验知识,通过分析计算区域平均显著值的对比度来提取显著目标的方法......
提出了一种基于结构标签学习的显著性目标检测算法,将结构化学习方法应用到显著性目标检测中.首先从含有标记的图像中随机采集固定......
针对现有基于扩散的流形排序算法缺少利用扩散后的结果更新图结构、导致其在复杂数据集上未能充分抑制背景和丢失小尺度显著目标的......
显著目标检测是计算机视觉的重要组成部分,目的是检测图像中最吸引人眼的目标区域。针对显著检测中特征的适应性不足以及当前一些......
针对现有算法对复杂背景的图像检测效果较差的问题,提出融合区域对比度和背景先验的显著目标检测算法。首先利用超像素分割将图像分......
FT算法是在空间频域内的显著目标检测算法。该算法简单、高效,但是在自然图像显著目标检测中,存在显著区域中心像素抑制、显著目标......
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......