【摘 要】
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图像的显著性检测是机器视觉领域的研究热点,近年来已经有许多关于图像显著性检测的计算模型被开发出来。本文研究了显著性检测方法,提出了融合颜色和颜色分布以及方向显著性的显著性检测方法,并将显著性检测应用于基于内容的图像检索上。本文主要内容如下:(1)分析了几种经典的显著性检测算法以及它们的优缺点,并针对其中存在的一些问题提出了基于倒数函数滤波器的无监督显著性检测方法。针对SF方法在显著对象的边界附近不
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图像的显著性检测是机器视觉领域的研究热点,近年来已经有许多关于图像显著性检测的计算模型被开发出来。本文研究了显著性检测方法,提出了融合颜色和颜色分布以及方向显著性的显著性检测方法,并将显著性检测应用于基于内容的图像检索上。本文主要内容如下:(1)分析了几种经典的显著性检测算法以及它们的优缺点,并针对其中存在的一些问题提出了基于倒数函数滤波器的无监督显著性检测方法。针对SF方法在显著对象的边界附近不够平滑甚至存在部分缺失的现象,该方法将Itti模型中的局部方向信息(local orientation information,LOI)与SF方法中的颜色独特性和空间颜色分布特征融合来弥补上述不足;同时,该方法定义了一个倒数函数来代替LOI中的Gabor函数进行方向滤波来解决Itti模型中LOI提取的方向特征存在较多的纹理信息的问题。实验证明,我们的方法能够在显著对象的边界处检测到相对均匀的区域,且在四个基准数据集上与先进的方法比较有优越的性能。(2)提出了基于显著对象的图像检索方法(salient object-based image retrieval,SOBIR)。该方法对目标图像和候选图像中的显著对象提取特征,实现了基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)。该方法使用L*a*b*颜色空间的直方图表示显著对象的颜色特征,使用改进的极坐标傅里叶描述符提取显著对象的形状特征;目标图像与候选图像中包含的两个显著对象之间的相似性由颜色和形状特征的线性组合来定义。实验结果表明,与最新的两种CBIR方法相比,所提出的SOBIR方法具有良好的准确率、召回率、灵活性和效率。
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