吴青龙,,
邵凯旋,
康迂星,
杨鉴
云南大学信息学院? ?昆明? ?650500
基金项目:国家自然科学基金(61263048)，云南省应用基础研究计划项目(2018FB102)，云南大学“中青年骨干教师培养计划”(XT412003)
详细信息
作者简介:余映：1977年生，副教授，研究方向为图像与视觉、人工神经网络
吴青龙：1993年生，硕士生，研究方向为图像处理、计算机视觉
邵凯旋：1993年生，硕士生，研究方向为图像处理、计算机视觉
康迂星：1993年生，硕士生，研究方向为图像处理、压缩感知
杨鉴：1964年生，教授，研究方向为语音信号处理、模式识别
通讯作者:吴青龙 mywuqinglong6268@163.com
中图分类号:TN911.73计量
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被引次数:0
出版历程
收稿日期:2018-07-20
修回日期:2019-02-17
网络出版日期:2019-03-16
刊出日期:2019-09-10
Saliency Detection Using Wavelet Transform in Hypercomplex Domain
Ying YU,Qinglong WU,,
Kaixuan SHAO,
Yuxing KANG,
Jian YANG
School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming 650500, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61263048), Yunnan Province Applied Basic Research Project (2018FB102), The “Young and Middle-Aged Backbone Teachers” Cultivation Plan of Yunnan University (XT412003)
摘要
摘要:针对现有频域显著性检测方法得到的显著区域不完整的问题，该文提出一种多尺度分析的频率域显著性检测方法。首先由输入图像特征通道信息构建4元超复数，然后通过小波变换对4元超复数域中幅度谱进行多尺度分解，计算生成多尺度下的视觉显著图，最后由评价函数选出效果较好显著图合成最终视觉显著图。实验结果表明，该文方法能够有效地抑制背景干扰，快速、精确地找到完整的显著目标，具有较高的检测精确度。
关键词:图像处理/
显著性检测/
显著图/
视觉注意/
超复数傅里叶变换/
小波变换
Abstract:To solve the incompleteness of the salient region obtained by the existing saliency detection method in the frequency domain, a frequency saliency detection method of multi-scale analysis is proposed. Firstly, the quaternion hypercomplex is constructed by the input image feature channels. Then, the multi-scale decomposition of the quaternion amplitude spectrum is performed by wavelet transform, and the multi-scale visual saliency map is calculated. Finally, the better saliency map is fused based on the evaluation function, and central bias is used to generate the final visual saliency map. The experimental results show that the proposed method can effectively suppress the background interference, find significant target quickly and accurately, and have high detection accuracy.
Key words:Image processing/
Saliency detection/
Saliency map/
Visual attention/
Hypercomplex Fourier transform/
Wavelet transform
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