一种图像显著性目标检测方法

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摘要

本发明是一种图像显著性目标检测方法，涉及图像分析的区域分割，是基于多图模型先验和短连接网络优化的图像显著性检测方法，该方法是对每张输入图像利用颜色和位置信息，计算KNN图模型和K正则图模型，得到在KNN图模型下的显著图S₁和在K正则图模型下的显著图S₂，再将KNN图模型和K正则图模型进行像素级别的融合，得到原图像的初始显著图S₃，利用短连接网络优化初始显著图S₃，获得原图像的最终的显著图S_final，完成图像显著性目标检测，克服了图像显著性目标检测的现有技术中存在的显著目标检测不完整、当前景背景颜色相似时算法检测不准确的缺陷。

基本信息

专利标题：

一种图像显著性目标检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111209918A

申请号：

CN202010008328.3

公开（公告）日：

2020-05-29

申请日：

2020-01-06

授权号：

CN111209918B

授权日：

2022-04-05

发明人：

刘教民耿宁宁刘依郭迎春于洋师硕阎刚朱叶郝小可

申请人：

河北工业大学

申请人地址：

天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院330#

代理机构：

天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

胡安朋

优先权：

CN202010008328.3

主分类号：

G06K9/46

IPC分类号：

G06K9/46 G06K9/34 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06T3/40