应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测

发布时间：2018-01-02 20:26

  本文关键词：应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测　出处：《光学精密工程》2016年07期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 多目标检测 显著性检测 舰船 图像块 颜色聚类

【摘要】：由于多舰船目标显著性检测过程容易将边界像素作为背景处理,本文提出了应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测方法。该方法首先检测邻域像素是否具有颜色相似性,并将临近的具有相似颜色的像素聚集在一起作为一个图像块。接着,对获得的图像块进行扩展,使图像块包含很多其他图像块的像素以提高图像块内像素间的对比强度;对边缘像素进行背景索引标记,计算图像块中像素的显著性强度,采用阈值分割方法获得目标显著性区域。最后,基于颜色聚类的图像块存在部分重叠的特点,利用权值对存在叠加的显著性图像进行融合,从而获得多舰船目标整幅图像的显著性检测结果。对获得的多舰船目标图像进行了实验测试,并对本文算法结果和当前比较先进的其它显著性检测算法进行了效果对比。结果显示:提出的利用颜色聚类图像块的舰船显著性检测方法的查全率达到78%以上,准确率达到92%以上,综合评价指标Fβ≥0.7;无论考虑单个指标还是整体指标,本文算法均优于其他对比算法。
[Abstract]:A method for detecting multi - ship ' s significance of multi - ship target image block is presented in this paper . The method first detects whether the adjacent pixel has color similarity , and combines the adjacent pixels with similar color as an image block .

【作者单位】： 海军航空工程学院控制科学与工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61303192)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言显著性检测用于识别场景中最重要最具信息价值的部分,已广泛应用于图像分割[1],目标识别[2],图像压缩[3],基于内容的图像检索[4]等。通常用方框将显著性区域标记出来[5-6],同时将背景与前景进行二值化[7-10]。Liu[8]等提出结合图像特征训练条件随机场来估计显著性二值化

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1370803