【摘 要】
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显著边界提取是将图像中平滑连续的物体边界自动寻找出来,它是服务于物体识别的一个初级视觉问题.在没有高层反馈及先验知识引导的情况下,自然界本身存在的一些统计特性,即显著性,有助于确定物体边界.狭长、连续、平滑的曲线往往属于能引起后期注意的物体的边界；短、断续、曲折的曲线通常不代表有意义物体.现有显著边界提取算法绝大部分都可纳入脱离区域概念的基于边连接的理论框架.在此框架下提出了一个基于概率图模型的边
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310027
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显著边界提取是将图像中平滑连续的物体边界自动寻找出来,它是服务于物体识别的一个初级视觉问题.在没有高层反馈及先验知识引导的情况下,自然界本身存在的一些统计特性,即显著性,有助于确定物体边界.狭长、连续、平滑的曲线往往属于能引起后期注意的物体的边界；短、断续、曲折的曲线通常不代表有意义物体.现有显著边界提取算法绝大部分都可纳入脱离区域概念的基于边连接的理论框架.在此框架下提出了一个基于概率图模型的边连接算法.同时指出边连接框架下显著边界提取是个无法分解的指数级问题,难以利用动态规划高效解决,应置于图像区域分割的背景下,与区域分割问题一并解决.
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