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J-GLOBAL ID：201702262104224567   整理番号：17A0142574

DCT領域における二次量子化を用いた顕著性検出【Powered by NICT】

Saliency detection using secondary quantization in DCT domain

著者 (5件)： Shen Xinyu (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing China, Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology) ,  Lin Chunyu (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing China, Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology) ,  Zhao Yao (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing China, Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology) ,  Lin Hongyun (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing China, Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology) ,  Liu Meiqin (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing China, Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  ページ： 1-5  発行年： 2016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： 画像前処理として顕著性検出は,画像セグメンテーションなどの多くの応用で広く用いられている。DCT領域において貯蔵した大部分画像から,効果的な顕著性検出アルゴリズム,主にDCTと二次量子化を提案した。最初に,DC係数と最初の五AC係数を用いて色顕著性マップを得た。,JPEG画像の二次量子化により,元の画像の違いと定量化した画像,テクスチャ顕著性マップを得ることができるを得ることができる。次に,中心バイアス理論を考慮して,中心領域は人々の注意を捉えるために容易であった。次に帯域通過フィルタは,人間の視覚系は顕著な領域を検出する挙動をシミュレートするために使用される。最後に,最終顕著性マップをこれら二つの地図と二の優先順位に基づいて生成した。二データセット上での実験結果は,提案した方法が顕著性領域を正確に検出できる,既存の方法より優れていることを示した。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： 帯域フィルタ ,  JPEG ,  視覚器 ,  画像 ,  *量子化 ,  バイアス ,  検出アルゴリズム ,  画像セグメンテーション
準シソーラス用語： テクスチャ ,  顕著性マップ ,  画像前処理 , 【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)： DCT ,  量子化