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基于通勤距离的显著性检测方法: 收藏
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引用; 《计算机辅助设计与图形学学报》2016年第3期28卷 395-403页; 作者：张丽娜孔雨秋李淑华刘秀平曹俊杰朱春钢大连理工大学数学科学学院大连116023 沈阳师范大学数学与系统科学学院沈阳110034; 针对图像显著性检测问题,提出一种基于通勤距离度量区域显著性,并提取图像中重要目标的方法.首先用聚类算法检测图像边界的背景种子点,构建初始背景先验图;其次利用显著点构建包围显著目标的凸包,提取凸包内前景种子点诱导其他区域的显...; 针对图像显著性检测问题,提出一种基于通勤距离度量区域显著性,并提取图像中重要目标的方法.首先用聚类算法检测图像边界的背景种子点,构建初始背景先验图;其次利用显著点构建包围显著目标的凸包,提取凸包内前景种子点诱导其他区域的显著性值,从而得到改进的凸包先验图;最后将2个先验图融合得到最终的显著图.该算法中涉及的区域间的特征对比均应用了新颖而鲁棒的通勤距离.实验结果表明,通勤距离能够更准确有效地度量区域间的相似性,比传统的测地距离和欧氏距离更加优越,并优于现有的大多数算法.; 来源：详细信息评论

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