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| 稿件标题： | 基于凸包计算和小波变换的显著目标检测算法 |
| 稿件作者： | 谭永前1，曾凡菊1,2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.04.036 |
| 科学编辑： | 丁辉 博士（首都师范大学副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 显著性检测；超像素分割；凸包计算；小波变换；多尺度 |
| 文章摘要： | 针对传统显著性检测算法存在显著性区域检测不准确、区域亮度不高以及不能有效抑制背景干扰等问题，提出了一种基于凸包计算和小波变换的显著目标检测算法(CHWT)。首先，在RGB、Lab、HSV空间分别对输入图像进行凸包计算，得到凸包交集，并对凸包交集进行二值化掩膜；其次，在多个尺度下对输入图像进行超像素分割，并利用MR(manifold ranking)算法得到多个尺度下的显著图，融合多个尺度下的显著图，并与凸包交集二值化掩膜进行贝叶斯融合获得多尺度超像素凸包显著图；最后，利用小波变换对输入图像的离散余弦变换(DCT)系数幅度谱进行多尺度分解，计算得到多尺度小波变换显著图，并与多尺度超像素凸包显著图进行线性融合获得最终显著图。在MSRA10k、ECSSD和HKUIS数据集上与其他6种现有算法进行了实验对比，实验结果表明：所提CHWT算法在准确率-召回率曲线(PR曲线)、算法综合指标(FMeasure)、平均绝对误差(MAE)和结构测量(SM)指标上优于其他算法，所提算法表现出更好的稳定性和鲁棒性。 |
| 稿件基金： | 贵州省基础研究计划（自然科学）项目(黔科合基础ZK［2022］一般526；黔科合基础-ZK［2021］一般245)；国家自然科学基金项目(11464023)；凯里学院博士专项课题（BS202004） |
| 引用本文格式： | 谭永前，曾凡菊.基于凸包计算和小波变换的显著目标检测算法［J］.兵器装备工程学报，2023，44(4)：252-261. TAN Yongqian, ZENG Fanju.A salient object detection algorithm based on convex hull calculation and wavelet transform［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(4)：252-261. |
| 刊期名称： | 2023年04期 |
| 出版时间： | 2023年4月 |
| 上线时间： | 2023年4月28日 |
| 浏览次数： | 1923 |
| 下载次数： | 50 |
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