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基于视觉显著模型和图像分割的文化图像目标检测
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重庆市高校创新团队建设计划项目 (CXTDX201601043);重庆市教委科学技术研究基金项目 (KJ1717370)


Cultural image target detection based on visual saliency model and image segmentation
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    摘要:

    针对图像目标识别中的高效率视觉注意机制问题,提出了一种基于视觉显著模型和图像分割的文化图像目标检测算法。首先采用基于颜色分量对比度视觉显著模型对现有的视觉显著计算方法进行了改进,提高了显著区域检测的效率。然后在传统GrabCut图像分割算法的原理上,结合改进的视觉显著模型来实现显著区域初始化,无需人工交互步骤,从而实现全自动的图像目标检测。测试数据结果表明:相比于现有的几种典型方法,提出算法具有较好的目标检测性能和较快的检测速度。

    Abstract:

    Aiming at the problem of highefficiency visual attention mechanism in image target recognition, a culture image target detection algorithm based on visual saliency model and image segmentation is proposed. Firstly, the existing visual significant calculation method is improved based on the color component contrast visual saliency model, and the efficiency of significant area detection could be improved. Then, in the principle of the traditional GrabCut image segmentation algorithm, combined with the improved visual saliency model to achieve significant area initialization, no manual interaction steps are required, thus achieving fully automatic image target detection. The test data shows that compared with the existing typical methods, the proposed algorithm has better target detection performance and faster detection speed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

夏冬梅,李静,周亮.基于视觉显著模型和图像分割的文化图像目标检测[J].机床与液压,2019,47(18):102-107.
. Cultural image target detection based on visual saliency model and image segmentation[J]. Machine Tool & Hydraulics,2019,47(18):102-107

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  • 在线发布日期: 2020-03-12
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