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J-GLOBAL ID：201702274934348707   整理番号：17A0067891

多重特徴情報に基づく画像の有意な検出方法【JST・京大機械翻訳】

IMAGE SALIENCY DETECTION METHOD BASED ON MULTIPLE-FEATURE INFORMATION

著者 (2件)： Meng Shasha (Jiangxi Institute of Computer Technology) ,  Rao Lanxiang (Jiangxi Institute of Computer Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 9  ページ： 190-194,202  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模視覚データ処理における画像検出の問題を解決するために,多重特徴情報に基づく新しい方法を提案する。まず第一に,画素のCIE LAB色空間と空間位置情報に従って,K-平均アルゴリズムを用いて画像画素をクラスタ化し,初期化中心においてハニカム原理に従って正の六角形を選択する。次に,大域的コントラストと局所的比較法を用いて,選択した多重画像特徴を分析し,8つの特徴マップを計算した。最終的に,8つの特徴マップを融合して,初期の顕著性マップを得て,次に,最終的有意性グラフを得るために閾値法を使用した。この方法は,K-MEANSアルゴリズムを改良することによって,画像特性を分析して,処理することによって,画像特性を解析して,コントラストと重要領域に焦点を合わせることによって,全体的コントラストと局所的コントラストを考慮することによって,全体の問題を解決することができた。実験結果は,主観的および客観的評価の両方において,この方法が優れた性能を達成することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位置情報 ,  *画像 ,  アルゴリズム ,  *検出法 ,  画像特性 ,  画素 ,  クラスタ化 ,  色空間 ,  *多重化 ,  コントラスト ,  改変
準シソーラス用語： 客観評価 ,  顕著性マップ ,  特徴マップ ,  比較法 ,  画像センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Saliency detection ,  k-means ,  Global contrast ,  Local contrast ,  Feature map ,  Saliency map

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  特徴情報 ,  検出方法