【摘 要】
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针对目前大多数显著性检测方法显著性区域轮廓不明显的缺点,提出了一种基于多尺度多特征的显著性区域检测算法.该算法利用基于改进的八邻域算法和基于熵率的超像素分割方法,
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,河北省大数据计算重点实验室
【基金项目】
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天津市应用基础与前沿技术研究计划(13JCQNJC00200,14JCYBJC18500,16JCYBJC15600)
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针对目前大多数显著性检测方法显著性区域轮廓不明显的缺点,提出了一种基于多尺度多特征的显著性区域检测算法.该算法利用基于改进的八邻域算法和基于熵率的超像素分割方法,获取到不同尺度下图像的亮度特征、颜色特征和纹理特征,从而使显著性区域的轮廓更明显.该算法在MSRA-1000、ECSSD、THUR15K 3个公开数据集上进行实验,并与现有的8种算法（FT,AC,IT,GB,AIM,SEG,SIM,SUN）做了对比,实验结果表明,该方法能够有效地提高图像的检测效果.
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