天津理工大学学报

2017, v.33;No.143(04) 41-45

[打印本页] [关闭]
本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

鱼眼图像协同性目标检测方法
Fish-eye lens image co-saliency detection algorithm

张力丹;朱均超;冯为嘉;

摘要(Abstract):

由于鱼眼图像存在着严重非线性畸变,使得对图像中的信息进行准确识别变得尤为复杂,目前的显著性检测算法往往只针对单张图像进行检测,显著性测度少,检测结果误差较多,协同性目标检测算法利用多幅鱼眼图像之间的协同关联,对多幅鱼眼图像同时进行显著性信息检测,增加了显著性检测约束条件,通过构建全局关联性信息约束,对鱼眼图像中不同畸变程度的显著性物体进行有效的提取,弥补了单张图像检测中的不足,提高了检测结果的准确性.

关键词(KeyWords): 鱼眼图像;;信息提取;;显著性检测;;协同性

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61172185);; 天津市高等学校科技发展基金(20100705)

作者(Author): 张力丹;朱均超;冯为嘉;

Email:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享