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J-GLOBAL ID：202002238439923752   整理番号：20A1242298

空間および周波数領域解析の融合に基づく顕著性検出【JST・京大機械翻訳】

Saliency detection based on the fusion of spatial and frequency domain analysis

著者 (4件)： Pan Yongcai (Guangxi University of Science and Technology,School of Electrical and information Engineering,Liuzhou,China) ,  Zhang Yuwei (Guangxi University of Science and Technology,School of Electrical and information Engineering,Liuzhou,China) ,  Wei Yanxia (Guangxi University of Science and Technology,School of Electrical and information Engineering,Liuzhou,China) ,  Liu Qingzheng (Guangxi University of Science and Technology,School of Electrical and information Engineering,Liuzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EITCE  ページ： 577-581  発行年： 2019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： 顕著性検出はコンピュータビジョンの分野における挑戦的な方向である。より正確な顕著なターゲットを得るために,空間的および周波数領域解析の融合に基づく視覚的顕著性検出法を提案した。最初に,画像をGaussフィルタにより平滑化し,次に,SLICのスーパーピクセルセグメンテーションにより分割した。空間的顕著性マップを色距離によって計算した。第二に,周波数領域の顕著性マップを超複素Fourier変換によって得た。最後に,点乗算操作を採用して,空間と周波数領域の顕著性マップを融合した。他の方法と比較して,著者らが提案したモデルは,完全輪郭を良く保持することができて,目標を強調して,バックグラウンドを抑制することができた。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： Fourier変換 ,  視覚 ,  セグメンテーション ,  乗算 ,  Gaussフィルタ ,  画素 ,  平滑化 ,  検出法 ,  コンピュータビジョン ,  *周波数領域
準シソーラス用語： *周波数領域解析 ,  顕著性マップ , 【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 (2件)： 周波数領域解析 ,  融合