标题：
一种协同显著目标自动分割方法
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所属单位：
计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
发表刊物：
小型微型计算机系统
关键字：
协同显著目标检测;自动分割;高斯模型;Grab Cut;主动轮廓模型;
摘要：
图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互,不能实现图像的自动分割这一问题,提出一种基于协同显著检测的多阶段显著目标自动分割方法.首先,利用基于聚类的协同显著目标检测方法获取协同显著图.然后,利用星形先验的图割方法和混合高斯模型拟合前景与背景,结合Grab Cut算法实现细分割.最后,利用显著目标的主动轮廓分割方法优化细分割的结果.在标准数据集上进行仿真实验,验证了提出方法的有效性.
是否译文：
否
发表时间：
2018-04-15
合写作者：
王超,李东民
通讯作者：
李静
发表时间：
2018-04-15
学位：工学博士学位
职称：副教授
所在单位：计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院