| 题名 | 基于背景分布空间构建的图像显著性物体检测; Image Salient Object Detection by Construction of Background-based Distribution Spaces |
| 作者 | 赵彤 |
| 答辩日期 | 2016-12-22 ; 2016-05-21 |
| 导师 | 李琳 ; 曾德炉 |
| 关键词 | 显著性检测 背景分布空间 特征分解 马氏距离 Saliency detection Background-based distribution spaces Eigen- decomposition Mahalanobis distance |
| 英文摘要 | 图像显著性物体检测旨在提取和分割图像场景中的最引人关注的物体或区域，已广泛应用于计算机视觉相关的多个领域，如场景理解、目标检测与识别、图像分割和图像编辑等，逐渐成为研究的焦点。本文利用图像块的统计特征，建立了基于背景分布的度量空间，提出了一种新颖的自底向上的基于该空间构建的显著性物体检测算法。本文算法的主要创新点如下： 第一，本文首次提出利用背景分布空间来计算图像块的显著性。利用背景先验和图像边界的连通性，本文将边界图像块分为四组。通过对这些图像块集合进行特征分解，本文建立了四个背景分布空间来对图像背景进行建模。在每个空间中，图像块的显著性被定义为其远离分布主体的程度。通过对欧氏距离、l1范...; Salient object detection aims to detect and segment objects or regions those receive great attention of human in natural scenes. This topic has attracted a lot of focused research, because it helps computer harness complex vision problems and results in many applications in the field of computer vision, such as scene understanding, object detection and recognition, image segmentation and image edi...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_电路与系统; 学号：23120131153105 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=57295 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134899]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵彤. 基于背景分布空间构建的图像显著性物体检测, Image Salient Object Detection by Construction of Background-based Distribution Spaces[D]. 2016, 2016. |
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