多幅图像协同显著性检测-计算机科学与技术专业论文.docxVIP

多幅图像协同显著性检测-计算机科学与技术专业论文.docx

  1. 1、本文档共75页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
多幅图像协同显著性检测-计算机科学与技术专业论文

承诺书 本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进 行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致 谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位 或证书而使用过的材料。 本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部 分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 (必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名: 日 期: 南京航空航天大学硕士学位论文 南京航空航天大学硕士学位论文 多幅图像协同显著性检测 多幅图像协同显著性检测 i i PAGE PAGE iv 摘 要 近年来,显著性检测已经在国内外相关领域研究中得到了广泛关注,并取得了许多成果, 但是已有的研究往往注重单幅图像与单视频的处理。伴随互联网等技术的飞速发展,从多幅图 像或多视频中,寻找相同或相似的显著性目标的协同显著性检测技术已逐渐成为一种新的应用 需求。目前,在多幅图像协同显著性检测相关的协同分割、协同定位、目标检测等应用领域已 有了较广泛深入的研究,并引起了广泛关注。相比单幅图像显著性检测而言,多幅图像协同显 著性检测亟需解决的关键问题是如何快速有效地检测出多幅图像中的协同显著性目标。 为了建立一种快速有效的多幅图像协同显著性检测方法,本文提出了基于图像分块与截断 幂的特征提取的预处理方法以及基于 K-Means 与自适应协同显著图生成的协同显著性检测方 法。首先,采用一种基于图像分块与截断幂的特征提取方法对输入图像进行特征提取,实现在 最大程度保留原图像特征的同时有效减少特征点的数量与特征的个数。然后,使用 K-Means 聚 类算法对提取的稀疏特征进行聚类,同时计算出三种基于聚类的显著性特征值并生成相应的特 征显著图。并且进一步提出基于图像内容的自适应权值协同显著图生成方法以提高协同显著性 检测的效果。通过在两个标准数据集上进行仿真实验并与已有典型多幅图像协同显著性检测方 法相比较可知,本文方法在提高检测精度的同时,可大幅提升多幅图像协同显著性检测的处理 效率。最后,将上述方法应用到具有噪声图像的多幅图像协同定位中,通过多幅图像协同显著 性检测来过滤噪声图像以降低具有噪声图像的协同定位方法的复杂性,并在 Visual Studio 平台 下结合 OpenCV 库实现了基于协同显著性检测的具有噪声图像的协同定位系统。 关键词:协同显著性,截断幂,特征提取,K-Means,自适应权值,协同定位 ABSTRACT In recent years, saliency detection has drawn much attention at home and abroad, and many achievements have been made in this field. But current researchs are mostly about processing a single image or a single video. Nowadays, with the rapid development of Internet technology, co-saliency detection which searching for the same or similar saliency objects from multiple images or videos has become a new requirement. Researchers have done comparatively far-ranging research on co-segmentation, co-localization and object detection at present. Compared with single image saliency detection, in multiple images co-saliency detection, a key question is how to quickly and effectively detect the co-saliency object. In order to achieve a fast and effective multiple images co-saliency detection method, this paper proposes a preprocessing method based on image block and TPower’s feature extraction and proposes a co-saliency

您可能关注的文档

文档评论(0)

peili2018 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档