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一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
成果名称: | 一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法 | 关键字: | 图像 , 显著 , 视觉 , 显著性 , 视点 , 区域 , 向量 , 程度 , 计算 , 矩阵 | 应用行业: | 制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201010522415.7 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京工业大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 0.40 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法,包括:将输入图像切分成不重叠的图像块,并将每个图像块向量化;为了降低图像中的噪声和冗余信息,对步骤1所得到的所有向量通过PCA主成分分析方法进行降维;对于每个图像块,利用降维后的向量计算这个图像块与其他所有图像块的不相似度,再结合图像块之间的距离计算得到每个图像块的视觉显著性程度,得到显著图;对于显著图施加中央偏置,得到施加中央偏置后的显著图;对于施加中央偏置后的显著图通过二维高斯平滑算子进行平滑,得到最终反映图像各个区域显著程度的结果图像。与传统方法相比,本发明不用提取颜色、朝向、纹理等视觉特征,避免了特征选择的步骤。具有简单、高效的优点。
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苏博晖
15614431192
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