資料介紹
圖像顯著性特征已被廣泛地應(yīng)用于圖像分割、圖像檢索和圖像壓縮等領(lǐng)域,針對(duì)傳統(tǒng)算法耗時(shí)較長,易受噪聲影響等問題,提出了一種基于HSV色彩空間改進(jìn)的多尺度顯著性檢測方法。該方法選擇HSV色彩空間的色調(diào)、飽和度和亮度作為視覺特征,先通過高斯金字塔分解獲得三種尺度的圖像序列,然后使用改進(jìn)的SR算法從三種尺度的圖像序列中提出每個(gè)特征圖,最后將這些特征圖進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的平方融合和線性融合。與其它算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,該方法具有較好的檢測效果和魯棒性,能夠較快速地檢測出圖像的顯著性區(qū)域,能夠突顯整個(gè)顯著性目標(biāo)。
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