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基于加权低秩矩阵恢复模型的显著性目标检测方法与系统
成果名称: | 基于加权低秩矩阵恢复模型的显著性目标检测方法与系统 | 关键字: | 矩阵 , 像素 , pi , wlrr , 图像 , 显著性 , 区域 , 先验 , 模型 , 显著 | 应用行业: | 制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 湖北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201810739591.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内领先 | 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: | 中国地质大学(武汉) | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 8.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于加权低秩矩阵恢复模型的显著性目标检测方法与系统,为了提高图像中前景与背景分离的准确度,该方法通过运用图像的颜色、位置和边界联系等属性,预估一个高级背景先验图,然后将这个先验图组合成一个加权矩阵来估计图像每个区域属于背景的可能性。通过加权的低秩矩阵恢复,可以将背景和显著性目标进行有效的分离,即使是对于前景与背景的外观相似时,以及前景占据了大部分图像时,也能够很好的进行工作。
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