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基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.90 MB | 2017-11-22

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　　图像显著性特征已被广泛地应用于图像分割、图像检索和图像压缩等领域，针对传统算法耗时较长，易受噪声影响等问题，提出了一种基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法。该方法选择HSV色彩空间的色调、饱和度和亮度作为视觉特征，先通过高斯金字塔分解获得三种尺度的图像序列，然后使用改进的SR算法从三种尺度的图像序列中提出每个特征图，最后将这些特征图进行点对点的平方融合和线性融合。与其它算法的对比实验表明，该方法具有较好的检测效果和鲁棒性，能够较快速地检测出图像的显著性区域，能够突显整个显著性目标。

基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法

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