[发明专利]一种基于Harris角点的显著性目标检测方法在审
| 申请号： | 201710095034.7 | 申请日： | 2017-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN106874917A | 公开（公告）日： | 2017-06-20 |
| 发明（设计）人： | 金栋梁;朱松豪;荆晓远;岳东 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06T7/174 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司32200 | 代理人： | 徐莹 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Harris角点的显著性目标检测方法，包括步骤利用Harris角点检测方法检测原始图像和滤波后图像中目标的特征点以生成凸包；将输入的原始图像超像素分割成N个超像素，及根据计算的基于凸包外和凸包内超像素的显著值分别生成背景线索显著图和前景线索显著图；基于凸包中心算法将所生成背景线索显著图和前景线索显著图结合，获得统一的显著图；利用贝叶斯公式对所得统一的显著图加强及计算获得后验概率图；利用K‑means聚类算法计算所得后验概率图中的超像素来扩散它们之间的显著性，以获得最终的显著图。本发明的方法可以使得显著目标在图像边界区域完整，提高了图像显著性效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 harris 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Harris角点的显著性目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、利用Harris角点检测方法分别检测原始图像和滤波后的原始图像中目标的特征点以生成对应凸包，及整合得到两凸包的交叉部分；步骤B、将输入的原始图像超像素分割成若干个超像素，及根据所得两凸包的交叉部分确定图像中的凸包外区域和凸包内区域，并根据计算的凸包外和凸包内超像素显著值分别生成背景线索显著图和前景线索显著图；步骤C、基于凸包中心算法将所生成背景线索显著图和前景线索显著图结合，获得统一的显著图；利用贝叶斯公式对所得统一的显著图计算获得后验概率图；并利用K‑means聚类算法聚类所得后验概率图中的超像素，及通过公式扩散超像素间的显著性突出显著目标，以获得最终的显著图。
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