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基于暗通道先验和区域协方差检测图像中显著物体的方法

摘要

本发明涉及一种基于暗通道先验和区域协方差检测图像中显著物体的方法。本发明主采用局部和全局估计来定义每个超像素的显著性。对于显著对象检测的准确性直接受特征提取的影响,特征提取是将视觉刺激转化为视觉信息进行处理的关键步骤,我们通过暗信道和协方差特征两个描述符计算每个超像素的显著性。为了优化显著性图,利用图模型来增强视觉效果。在雾图像数据集上验证了所提出的显著性模型的整体性能为了证明该模型的鲁棒性以及检测低对比度图像中显著目标的优势。本发明能够很好地处理具有挑战性的雾天图像。这意味着本模型能更加均匀的显示前景对象,并且能更充分地抑制雾天背景,这证明了所提出的模型的优越性。

著录项

  • 公开/公告号CN109934103A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201910086114.5

  • 发明设计人 王强;杨安宁;

    申请日2019-01-29

  • 分类号

  • 代理机构杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人朱月芬

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2024-02-19 11:27:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190129

    实质审查的生效

  • 2019-06-25

    公开

    公开

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