基于区域特征聚类的RGBD显著性物体检测

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ywh831002

【摘要】

：

本文根据在显著性检测领域的问题,提出一种基于区域特征聚类的RGBD显著性物体检测算法.首先使用结合深度信息的超像素算法对图片分割,提取分割后每个区域的特征构成特征向量.然后使用十个不同带宽的Mean Shift算法对特征向量聚类得到聚类图,并对十个聚类后的图进行显著性计算.通过神经网络把十个显著性图合并成一个显著性图,并把该显著性图作为一个新特征加到上面提到在特征向量中.继续计算显著性图,直到循环

【作者】

：

王帅蒲宝明李相泽杨朔常战国

【机构】

：

(中国科学院大学,北京100039)(中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳110168);(中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳110168);(东北大学计算机科学与工程学院,沈阳,110819;

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2019年04期

【关键词】

：

显著性物体检测区域聚类神经网络超像素

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