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J-GLOBAL ID：201702268539006386   整理番号：17A1270836

改良されたスーパーピクセルベース顕著性検出法【Powered by NICT】

An improved superpixel-based saliency detection method

著者 (3件)： Wang Xin (College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing, China) ,  Yun Zhou (College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing, China) ,  Ning Chen (School of Physics and Technology, Nanjing Normal University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 710-714  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,スーパーピクセルに基づく改良型顕著性検出手法を提案した。最初に,元の画像は単純線形反復クラスタリングによるスーパピクセルの数,その各々が一致色およびテクスチャー特性を有するに分割した。二二の異なる方法,すなわち,スパース表現ベース法と中心-周辺アイデアベースアプローチは,これらのスーパーピクセルに適用した初期顕著性マップと中心-周辺マップを計算した。これら二つの地図は修飾した顕著性マップを得るために付加的方法で統合した。初期顕著性マップと比較して,修飾がより正確であった。第三に,セグメント化スーパーピクセルのための,いくつかのクラスタ化領域の中にそれらをクラスタ化するために使用されている正規化カットに基づくクラスタリング手法と,同じクラスタリング領域における顕著な値を平均化した。より均一な顕著性マップを得ることができる。実験結果は,古典的なアルゴリズムと比較して,均等に顕著なオブジェクトを強調し,バックグラウンドクラッタを効果的に抑制することができるので提案した方法は良好な性能を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  セグメンテーション ,  *検出法 ,  正規化 ,  画像 ,  線形性
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  顕著性マップ ,  スパース表現 ,  テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 検出法