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基于先验特征聚类的目标检测优化方法: 收藏
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引用; 《软件》2024年第1期45卷 1-6页; 作者：杜淑颖何望徐州生物工程职业技术学院信息管理学院江苏徐州221000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116; 针对显著目标检测问题在没有任何先验信息的情况下,通过特征聚类和紧致性先验方案实现目标检测优化。优化后的方法包括四个步骤:首先采用超像素预处理将图像分割成超像素,以抑制噪声并降低计算复杂度;其次应用改进的虾群聚类算法对颜色...; 针对显著目标检测问题在没有任何先验信息的情况下,通过特征聚类和紧致性先验方案实现目标检测优化。优化后的方法包括四个步骤:首先采用超像素预处理将图像分割成超像素,以抑制噪声并降低计算复杂度;其次应用改进的虾群聚类算法对颜色特征进行分类;接着利用二维熵来衡量每个簇的紧密度,并构建背景模型;最后以背景区域与其他区域之间的对比度作为显著特征,并通过设计高斯滤波器增强其显著性。为了更好地评价显著目标检测的精度,本文通过多维评价指标进行优劣性实验分析,实验结果表明,文中算法具有较好的实时性与鲁棒性。; 来源：详细信息评论

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