[发明专利]一种基于视觉显著性特征的视频灰斑检测方法在审
| 申请号： | 201610246080.8 | 申请日： | 2016-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN107305694A | 公开（公告）日： | 2017-10-31 |
| 发明（设计）人： | 陈黎;杨平 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/40 | 分类号： | G06T7/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430081 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于视觉显著性特征的视频灰斑检测方法。目前方法通常是基于灰斑颜色与周围不一致的简单模型，容易造成误检。基于可将灰斑区域看作显著性区域，本发明综合利用显著性检测的底层特征和机器学习方法，提出一种用于视频灰斑检测的自底向上模型。该方法包括提取视频图像对比度、纹理、形状等特征，通过支持向量机合并各特征在图像不同区域的差异，从而实现视频灰斑检测。实验结果表明，本发明方法准确度高，能有效定位视频图像中的灰斑区域。并且对于某些颜色较浅的灰斑，也能够进行定位。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 显著 特征 视频 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于视觉显著性特征的视频灰斑检测方法，具体步骤为：(1).提取视频图像中每个像素的对比度、纹理、形状等低级特征；(2).分离出灰斑区域的特征和非灰斑区域的特征，并使用SVM对这些特征进行训练；(3).利用SVM训练出的模型对每个像素进行测试，实现灰斑检测。
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