[发明专利]一种基于模糊特征的多尺度显著性检测方法及装置在审
| 申请号： | 201910308892.4 | 申请日： | 2019-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN110084247A | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 林晓;李仁杰;黄继风;郑晓妹;王志杰;盛斌 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊特征的多尺度显著性检测方法及装置，其中方法包括：步骤S1：将每一张图像均按照多种不同尺度进行分割得到每张图像的多张分割图，并对所有分割图进行预处理，提取特征信息；步骤S2：基于测试集中各分割图的预处理后的特征信息训练模糊宽度网络模型；步骤S3：将基于同一待检测图形的分割图的特征信息输入训练好的模糊宽度网络模型，得到多个对应的显著性图；步骤S4：将多个显著性图进行合成，并利用标签传播算法进行优化；步骤S5：使用得到的优化后的显著图用于视觉跟踪，图像分类、图像分割、目标识别，图像视频压缩，图像检索或图像重定向。与现有技术相比，本发明具有检测效果好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 分割 预处理 检测 模糊特征 特征信息 网络模型 显著性图 多尺度 显著性 图像 图像视频压缩 模糊 目标识别 视觉跟踪 提取特征 图像分割 图像分类 图像检索 显著图 重定向 算法 优化 标签 尺度 合成 测试 传播 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊特征的多尺度显著性检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：将每一张图像均按照多种不同尺度进行分割得到每张图像的多张分割图，并对所有分割图进行预处理，提取特征信息；步骤S2：基于测试集中各分割图的预处理后的特征信息训练模糊宽度网络模型；步骤S3：将基于同一待检测图形的分割图的特征信息输入训练好的模糊宽度网络模型，得到多个对应的显著性图；步骤S4：将多个显著性图进行合成，并利用标签传播算法进行优化；步骤S5：使用得到的优化后的显著图用于视觉跟踪，图像分类、图像分割、目标识别，图像视频压缩，图像检索或图像重定向。
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