联合Sobolev梯度的相场变分模型应用于图像显著性检测

李梦; 刘星; 任泽民

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联合Sobolev梯度的相场变分模型应用于图像显著性检测

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基于变分框架和相变换理论,提出能量泛函应用于图像显著性检测,采用Sobolev梯度法最小化该能量泛函,由此导出基于时间的演化系统应用于计算机视觉选择,其检测过程是图像显著和非显著分量的竞争变化.比较传统的L2梯度,Sobolev度量具有更好的正则性.论文阐述了演化系统的动态行为和视觉选择之一致性,这对探索新的显著性检测机制非常重要.实验显示,本文模型在较好压制图像背景的同时,获得较为精细的目标、纹理,绒毛等信息,这些信息对于视觉感知是非常重要的.

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来源
《电子学报》 |2018年第7期|1683-1690|共8页
作者
李梦; 刘星; 任泽民;
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作者单位

重庆大学经济与工商管理学院;

重庆400030;

重庆工商大学数学与统计学院;

重庆400067;

重庆大学经济与工商管理学院;

重庆400030;

重庆科技学院数理学院;

重庆401331;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
视觉注意; 显著性检测; 相场方法; 变分模型; Sobolev梯度;

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