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模拟人类视觉的显著性视觉注意机制还没有形成统一的模型,依据对人类视觉的分析可知显眼、紧凑和对比度高的目标更加吸引人眼的注意,提出一种基于全局对比度结合随机游走的显著目标视觉注意算法,并将视觉显著性检测问题化为马尔科夫随机游走问题.首先计算输入图像的颜色和方向的全局对比度形成特征向量,利用向量间的距离确定图表示的边权重,从而构造随机游走模型的转移矩阵.同时通过全连通图随机游走和k_regular图随机游走提取图像的全局特性和局部特性,并将二者相结合得到显著图,从而确定显著目标.在国际上现有公开测试集上进行仿真实验,并与其它显著性视觉注意检测方法进行对比,结果表明,方法检测结果更加准确、合理,证明算法切实可行. 相似文献
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视觉显著性检测是很多计算机视觉任务的重要步骤,提出了一种基于颜色、方向特征和空间位置关系相结合的区域对比显著性检测算法.首先用基于图论的算法将图像分割成若干区域,结合区域间颜色特征和空间对比度计算出颜色显著图.同时采用基于纹理特征的算法分割图像,通过方向特征和空间对比度得到方向显著图.最后将二者结合得到最终显著图.在国际现有公开测试集上进行仿真实验,并与其它显著性检测方法进行对比,检测结果更加准确、合理,证明此算法切实可行. 相似文献
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