基于条件随机场和图像分割的显著性检测_钱生.pdf
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基于图像域的视觉显著性检测研究.pdf
摘要
视觉显著性目标检测作为计算机视觉任务的基础，旨在模拟人类视觉系统，
识别图像或视频中最重要的目标或区域，相关研究在视觉理解、智能感知和自动
驾驶等任务具有重要意义。然而，现有基于RGB图像的视觉显著性目标检测算
法大多单独关注局部细节信息或整体结构信息的挖掘，缺乏对局部细节与整体结
构间信息的交互性与互补性研究。此外，现有基于多模态图像的视觉显著性目标
检测算法在解决跨模态差异性问题时，通常依赖辅助模态信息来引导模型优化，
但这也造成了模型面临模态域差异问题时，其泛化能力会严重受限。
针对上述挑战，本文开展了基于图像域的视觉显著性目标检测研究，提出了
一种基于RGB图像的全局交叉感知网络
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基于视觉显著性和活动轮廓图像分割_刘闽碧.pdf
20 13 2 ( ) Feb ． ，20 13
年 月 中央民族大学学报 自然科学版
22 1 Journal of MUC (Natural Sciences Edition) Vol ． 22 No ． 1
第 卷 第 期
基于视觉显著性和活动轮廓的图像分割
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基于视觉显著性的SVM图像分割方法的实现.doc
基于视觉显著性的SVM图像分割方法的实现SVMImageSegmentationMethodUsingVisualSaliency
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摘要
为了解决传统图像分割中存在的通用性差，泛化、适应性能不强，分割速度低效，且提取特征麻烦等问题。本文提出一种基于人类视觉显著性的SVM图像分割方法。
此方法先通过基于视觉显著性的显著图经过二值化和形态学膨胀形成一个掩膜，然后利用掩膜将原图像中的显著区域，即感兴趣区域抠出来，同理，也可以将背景区域扣除，这样就完成了预分割；然后分别建立前景与背景HSV空间的颜色
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基于显著性检测的声呐图像快速降噪研究.docx
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基于显著性检测的声呐图像快速降噪研究
第一章引言
在海洋探测领域中，声呐技术作为一项重要的探测手段，在军事、海洋资源调查以及水下作业等方面发挥着至关重要的作用。然而，由于海洋环境的复杂性和声呐设备自身性能的限制，声呐图像常常会受到噪声的干扰，从而影响图像的质量和后续处理的效果。噪声的存在不仅降低了图像的清晰度，还可能误导图像的解读，对实际应用造成严重影响。
近年来，随着图像处理技术的快速发展，声呐图像降噪技术也得到了广泛关注。传统的降噪方法，如均值滤波、中值滤波和自适应滤波等，虽然在一定程度上能够减少噪声，但往往会在去除噪声的同时破坏图像的有用信息，导致图像质量下降。因此，研究
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一种基于图像显著性的相对静止目标检测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112837348 A
(43)申请公布日 2021.05.25
(21)申请号 202110168823.5
(22)申请日 2021.02.07
(71)申请人 浙江工业大学
地址
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基于稠密和疏重构的图像显著性检测算法 1.ppt
贝叶斯融合——基于贝叶斯的显著性公式 基于稠密和稀疏重构的显著性 基于贝叶斯模型的显著性检测算法，都是通过贝叶斯的先验和似然概率计算得到的后验概率来描述显著度的，计算公式如下： 观测似然概率是在 CIELab 空间中通过像素点 z 的颜色信息及前景背景的颜色统计直方图来计算的，计算公式如下： 其中， 和 分别表示前景 (Foreground) 和背景 (Background) 区域中的像素点个数。 表示的是颜色特征落在前景颜色统计直方图中包含特征 r(z) 的位中的像素点个数。相应地，
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一种基于图像信息融合的显著性检测方法和系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114549969 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210032019.9
(22)申请日 2022.01.12
(71)申请人 中国地质大学（武汉）
地址 430
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一种RGB-D图像显著性检测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113362307 B
(45)授权公告日 2023.03.28
(21)申请号 202110633595.4 G06T 5/30 (2006.01)
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声呐图像显著性检测方法的研究.pdf
声呐图像显著性检测方法的研究
摘要
近年来随着国家大力发展海洋经济，水下工程作业的需求越来越大，然而水下环
境的探测需要可靠的水下图像处理手段来提高水下作业的效率，减小可能的风险。声
呐作为水下目标探测的关键手段，在工业及军事等诸多领域均有着广泛的应用价值。
显著性检测可以通过相关方法在所快速找到核心目标或区域，可以为水下作业提供相
当的帮助，因此对声呐图像进行图像处理有着重要的意义。
然而目前主要的显著性检测算法均针对光学图像展开研究，由于声呐图像在成像
的过程中不可避免地会产生诸多噪音，部分噪音强度甚至比目标还大，因此将现有的
显著性检测方法运用到声呐图像上无法得到良好的检测效果，需要对其
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基于显著性的图像缩放设计与实现.ppt
基于显著性的图像缩放设计与实现 王劲草 专业：通信工程 指导老师：王琳 目录 研究背景与研究现状 基于显著性的图像缩放 实验结果分析、比较 研究背景与研究现状 研究背景： 21世纪的今天，人们对于信息的需求日益增加。简单的文字似乎很难满足人们对于消息的好奇，图像、视频能够更加方便、生动描述事件的发生。在人们相互之间进行信息传递、分享和交换中，便携式的数字化产品起着举足轻重的作用。通过手机、数码照相机、电视机、平板电脑等设备，高分辨率的数字图像能够方便的被人们获取，但是由于显示设备尺寸的不同，因此在图像传输中我
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基于颜色对比和各向异性扩散分割的显著性区域检测的中期报告.docx
基于颜色对比和各向异性扩散分割的显著性区域检测的中期报告
1. 研究背景
显著性区域检测是计算机视觉领域中的重要问题，其主要目的是自动检测图像中最具有代表性的区域，以帮助实现高级图像分析和理解。在过去的几十年中，显著性区域检测已成为计算机视觉领域中一个重要的研究方向。由于其在自动化检测、图像分割、目标识别等方面的应用，显著性区域检测已广泛应用于图像处理、计算机视觉和人类视觉的研究中。
2. 研究意义
显著性区域检测是图像分割和目标识别中的重要基础工作，其自动化检测能够帮助大大减少人工介入的时间和成本，同时保证了检测结果的一致性和可靠性。此外，显著性区域检测技术的发展也可以为计算机视觉、图像处理
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基于视觉显著性的零件缺陷检测.pptx
基于视觉显著性的零件缺陷检测汇报时间：2024-01-29汇报人：
目录引言视觉显著性理论基础零件缺陷检测算法设计零件缺陷检测系统实现总结与展望
引言01
零件缺陷检测是制造业质量控制的重要环节，对于提高产品质量、降低生产成本具有重要意义。随着制造业的快速发展，传统的人工检测方法已无法满足高效、准确的生产需求，基于视觉显著性的零件缺陷检测成为研究热点。基于视觉显著性的零件缺陷检测能够自动、快速地定位并识别零件表面的缺陷，提高检测效率和准确性，对于提升制造业智能化水平具有重要作用。研究背景与意义
010203国内在基于视觉显著性的零件缺陷检测方面已取得一定成果，但主要集中在理论研究和实验室验证阶
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基于多维度特征融合的图像显著性检测优化方法研究.docx
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1图像显著性检测的重要性
在当今数字化时代，图像数据呈爆炸式增长，如何从海量的图像信息中快速准确地获取关键内容成为了计算机视觉领域的核心挑战之一。图像显著性检测作为该领域的关键技术，致力于识别图像中那些能够吸引人类注意力的显著区域，这些区域通常包含了图像的重要信息，如物体的关键特征、场景的核心元素等。其在众多领域都发挥着不可或缺的作用，成为推动相关技术发展的重要基石。
在目标检测任务中，图像显著性检测能够显著缩小检测范围。传统的目标检测方法往往需要对整个图像进行遍历搜索，计算量巨大且效率低下。而通过显著性检测，可先快速定位出可能存在目标的显著区域，然
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基于金字塔视觉Transformer的遥感图像显著性目标检测.docx
基于金字塔视觉Transformer的遥感图像显著性目标检测
目录
基于金字塔视觉Transformer的遥感图像显著性目标检测（1）．．．．．3
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
3.1研究内容．．．．．．．．．．．
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基于全局对比度的图像显著性区域检测算法研究.ppt
Main Contents Salient Region of image 显著性源于视觉的独特性、不可预测性、稀缺性以及奇异性，并且是由颜色、梯度、边缘、边界等图像所致。人们普遍认为，大脑更容易响应图像中的高对比度区域的刺激。文章作者主要依据图像的对比度来进行显著性区域检测。 Salient Region Detection Three Principles Two methods of salient region detection 1 HC（Histogram Contrast）算法 视觉系统对图像中像素的色彩差异很敏感。据此， 根据源图像的颜色统计特征提出了基于直方图对比 的图像