【摘 要】
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针对彩色图像中的显著区域检测,对基于聚类分割的特征点检测算法及基于亮度、颜色和梯度多特征的显著区域检测算法进行了研究,提出一种基于特征点和聚类分割的显著区域检测算
【机 构】
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广东司法警官职业学院信息管理系,广东工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672171);广东省教育厅重大科研项目(2016KZDXM052);广东司法警官职业学院院级课题(2017YB007)
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针对彩色图像中的显著区域检测,对基于聚类分割的特征点检测算法及基于亮度、颜色和梯度多特征的显著区域检测算法进行了研究,提出一种基于特征点和聚类分割的显著区域检测算法,该算法的处理思路是先对目标彩色图像利用高斯低通滤波和局部熵纹理分割去除纹理区,得到R、G、B分量的滤波灰度图,聚类分割自动划分出每个分量的最亮区域、最暗区域和剩余区域这三个区域,每个颜色分量选择最亮或最暗这两个区域与剩余区域亮度差值最大的一个区域,对此选择区域边界进行角点、边缘点检测,将其角点和边缘点作为显著点,然后通过数学形态学将显著点扩展
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