一种结合似物性检测的贝叶斯显著性检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201711361402.4
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2017-12-18
申请人：
西北工业大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种结合似物性检测的贝叶斯显著性检测方法
申请号	CN201711361402.4	申请日期	2017-12-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2018-04-27	公开/公告号	CN107967492A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	赵天云;周碧菡;郭雷;谢星星
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	王鲜凯

摘要

本发明涉及一种结合似物性检测的贝叶斯显著性检测方法，首先使用改进BING算法检测目标，获取目标物体性建议并生成像素级物体性图，再以此图作为输入获得每个超像素物体性分值，然后通过阈值分割得到物体性粗区域，接着对超像素进行聚类，结合粗区域计算描述显著性的概率先验图，使用贝叶斯公式整合粗区域信息和聚类显著性信息得到最终的显著图，最后通过形态学算法对显著图进行处理。实现了突出显著性目标区域的功能，提高了显著性目标检测的准确性与均匀性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供