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文檔簡介
1、目前現(xiàn)有的圖像視覺顯著性分析算法，雖依據(jù)不同的理論方法，但就其顯著目標提取效果上看，都著重分析顯著目標的整體性和差異性。并且，在度量和計算顯著性區(qū)域時，其整體和局部的角度會反映出不同的顯著特征，綜合注重顯著目標的整體一致性和局部差異性，可以準確的把握顯著區(qū)域的綜合特征，獲得圖像的整體和局部的顯著性信息，可以更加準確的描述圖像的顯著目標。
基于上述顯著性檢測方法的分析，本文首先以整體和局部的角度出發(fā)，分析IG算法可以保持良好的目
2、標整體性，但忽略了局部細節(jié)的對比，抑制了顯著區(qū)域。為此通過NIF算法進一步凸顯局部細節(jié)差異性特征。分別檢測基于整體一致性和局部差異性的顯著信息，最終將兩者充分結(jié)合而得到一種新的顯著性檢測方法MAX算法，從而達到同時把握目標整體性和局部差異性的效果。其次，本文提出將突出整體一致性和局部差異性的顯著性信息應(yīng)用到目標分割上，避免過分割以及分割不足等缺點，本文利用譜聚類算法對初始過分割得到的圖像進行區(qū)域聚類合并，進而得到最終的分割結(jié)果，并且取得
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