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基于背景消減法的圖像顯著性前景目標提取研究

楊爽  
【摘要】:利用傳統方法提取圖像顯著性前景目標時,由于底層圖像數據信息較為復雜而難以實現圖像超像素分割。為此,基于背景消減法設計了一種新的圖像顯著性前景目標提取方法。通過簡單線性聚類迭代算法對圖像進行超像素分割,獲取圖像的超像素合集,然后利用類別相同的顯著性值對圖像內部超像素的對應顯著性值進行均衡處理。基于背景消減法中的二維高斯模型對圖像進行顯著性平滑處理,并通過深度條件隨機場模型檢測顯著性前景目標。通過深度信息完成場景布局估計,在區域層次聚類的基礎上通過改進GrabCut算法分割顯著性前景目標,實現對顯著性前景目標的提取。實驗結果證明,分辨率為45.6~65.6 PPI范圍內,該方法的F-measure分數高于傳統方法,實現了目標提取性能的提升。

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