【摘 要】
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针对当前显著性目标检测方法存在的背景噪声较大、准确度较低以及计算量大等问题,提出了一种基于分层PCA技术的显著性目标检测算法。该方法首先将原始RGB图像转换为灰度图像,
【机 构】
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陕西师范大学物理学与信息技术学院,西安航空学院机械工程学院
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针对当前显著性目标检测方法存在的背景噪声较大、准确度较低以及计算量大等问题,提出了一种基于分层PCA技术的显著性目标检测算法。该方法首先将原始RGB图像转换为灰度图像,并通过比特面分层技术将原始灰度图像分为8层,每层图像包含与该层图像特征相匹配的显著目标信息;接着,以原图的色彩结构为参考图像,通过灰度级–彩色变换方法为分层后的灰度图像重新赋值,分层图像不仅体现了原有的结构特征而且有效地保留了原始图像的彩色特征;然后,对分层图像进行PCA分析,得到每层图像在主成分方向上的结构差异特征以及色彩差异特征;之后,
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