[发明专利]基于多尺度区分性子空间的图像显著对象的检测方法在审
| 申请号： | 201610144000.8 | 申请日： | 2016-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN105761269A | 公开（公告）日： | 2016-07-13 |
| 发明（设计）人： | 田永鸿;方舒;黄铁军 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06K9/66 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 毛燕生 |
| 地址： | 100871 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于多尺度区分性子空间的图像显著对象的检测方法，包括以下步骤：获取测试图像；基于大规模数据学习码本，通过码本映射，得到所述测试图像在至少一个预先建立的用于区分的子空间模型中子空间内的图像表示；对所述测试图像在至少一个子空间内的图像表示，使用自适应矩形框随机对比度计算方法，得到所述测试图像的各个子空间对应的随机对比度特征图；基于所述用于区分的子空间模型，根据所述测试图像的随机对比度特征图，预测所述测试图像的显著度值；根据所述测试图像的显著度值，分割出所述测试图像的显著对象。本发明通过使用样本对学习方法学习得到的高区分性子空间模型来检测静态图像的显著对象，适用于凸显图像中的重要对象并抑制不重要的对象。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 区分 性子 空间 图像 显著 对象 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多尺度区分性子空间的图像显著对象的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取测试图像；基于大规模数据学习码本，通过码本映射，得到所述测试图像在至少一个预先建立的用于区分的子空间模型中子空间内的图像表示；对所述测试图像在至少一个子空间内的图像表示，使用自适应矩形框随机对比度计算方法，得到所述测试图像的各个子空间对应的随机对比度特征图；基于所述用于区分的子空间模型，根据所述测试图像的随机对比度特征图，预测所述测试图像的显著度值；根据所述测试图像的显著度值，分割出所述测试图像的显著对象。
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