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一種自動(dòng)選擇顯著性檢測(cè)的方法及其在物體分割上的應(yīng)用(英文)
黨旭勇; 潘偉 廈門大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系福建省仿腦系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室
- 顯著性檢測(cè)
- 物體分割
摘要：分析了IG、GBVS和PQFT三種方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)后,通過(guò)計(jì)算兩種顯著性測(cè)量算法的一致性,提出一種根據(jù)輸入圖像自動(dòng)選擇合適的算法測(cè)量顯著性的方法。并在生成的顯著圖基礎(chǔ)上,結(jié)合GrabCut圖分割算法分離出其中的顯著物體。實(shí)驗(yàn)表明,這種方法不僅在圖像的顯著性測(cè)量上達(dá)到了很好的效果,而且能有效的分離出圖像中的顯著物體。
- 顯著性檢測(cè)
- 物體分割
摘要：分析了IG、GBVS和PQFT三種方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)后,通過(guò)計(jì)算兩種顯著性測(cè)量算法的一致性,提出一種根據(jù)輸入圖像自動(dòng)選擇合適的算法測(cè)量顯著性的方法。并在生成的顯著圖基礎(chǔ)上,結(jié)合GrabCut圖分割算法分離出其中的顯著物體。實(shí)驗(yàn)表明,這種方法不僅在圖像的顯著性測(cè)量上達(dá)到了很好的效果,而且能有效的分離出圖像中的顯著物體。
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心智與計(jì)算
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主管單位：廈門大學(xué)系統(tǒng)與控制研究中心;主辦單位：廈門大學(xué)智能科學(xué)系
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