基于多图流形排序的图像显著性检测OA北大核心CSCDCSTPCD
Image Saliency Detection With Multi-graph Model and Manifold Ranking
针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文…查看全部>>
于明;李博昭;于洋;刘依
河北工业大学计算机科学与软件学院 天津300401河北工业大学计算机科学与软件学院 天津300401河北工业大学计算机科学与软件学院 天津300401河北工业大学计算机科学与软件学院 天津300401
图像显著性检测多图模型流形排序超像素节点
《自动化学报》 2019 (3)
577-592,16
天津市科技计划(14RCGFGX00846,15ZCZDNC00130,17ZLZDZF00040),河北省自然科学基金(F2015202239)资助
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