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王红艳

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：南京财经大学经济管理实验教学中心更多>>
发文基金：江苏省“青蓝工程”基金资助项目国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇视觉显著性
  • 1篇特征提取
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析

机构

  • 1篇南京财经大学
  • 1篇淮阴工学院

作者

  • 1篇高尚兵
  • 1篇王红艳

传媒

  • 1篇数据采集与处...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于全局和局部特征融合的显著性提取方法被引量：3
2014年
显著性提取方法在图像处理、计算机视觉领域有着广泛的应用。然而,基于全局特征和基于局部特征的显著性区域提取算法存在各自的缺点,为此本文提出了一种融合全局和局部特征的显著性提取算法。首先,对图像进行不重叠地分块,当每个图像块经过主成分分析(Principle component analysis,PCA)映射到高维空间后,根据孤立的特征点对应显著性区域的规律得到基于全局特征的显著图;其次,根据邻域内中心块与其他块的颜色不相似性得到基于局部特征的显著图;最后,按照贝叶斯理论将这两个显著图融合为最终的显著图。在公认的三个图像数据库上的仿真实验验证了所提算法在显著性提取和目标分割上比其他先进算法更有效。
王红艳高尚兵
关键词：视觉显著性主成分分析特征提取
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共1页<1>
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