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J-GLOBAL ID：202002230966547044   整理番号：20A1074969

低レベル特徴と境界事前に基づく画像顕著性検出【JST・京大機械翻訳】

Image Saliency Detection Based on Low-Level Features and Boundary Prior

著者 (3件)： Jia Chao (Guangzhou College of Commerce,Guangzhou,China) ,  Chen Weili (Guangzhou College of Commerce,Guangzhou,China) ,  Kong Fanshu (Yanshan University,Qinhuangdao,china)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITNEC  ページ： 137-141  発行年： 2020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,画像低レベル特徴と境界事前に基づく顕著性検出アルゴリズムを提案した。最初に,画像パッチの構造を構築した。画像パッチに基づいて,低レベル特徴に基づくパッチコントラストの顕著性値を,画像色とテクスチャを用いて計算し,コントラスト顕著性画像を得た。第二に,画像境界事前条件を用いて,画像パッチと境界領域の間の色差と空間的接続性を考慮して,境界に基づくパッチコントラストの顕著性値を計算して,以前の顕著性画像を得た。次に,コントラスト顕著性画像と以前の顕著性画像を融合して,顕著な対象を強調して,顕著性画像を強化して,より高い品質顕著性画像と精度を得た。最後に,国際的オープンデータセットに関する実験は,このアルゴリズムが人間の視覚的知覚と一致して,既存の成熟方法と比較してより高い精度とより良い再現率を有することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *コントラスト ,  視覚 ,  色差 ,  境界領域 ,  連結性
準シソーラス用語： 再現率 ,  検出アルゴリズム , 【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)： 境界