GS MR RBD SF算法的显著性检测
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
简介：本文介绍了GS MR RBD SF算法在图像处理中的应用，专注于提升显著性检测的准确性和效率。该方法结合了全局与局部特征分析，通过优化筛选流程提高了目标识别性能。
要了解如何使用Saliency Optimization [1]、Saliency Filter [2]、Geodesic Saliency [3] 和 Manifold Ranking [4] 方法，请运行 demo.m 文件。
参考文献如下：
[1] 王江朱，梁爽，魏一辰和孙剑. 从鲁棒背景检测的显著性优化. CVPR, 2014.
[2] F. Perazzi, P. Krähenbühl, Y. Pritch 和 A. Hornung. 基于对比度的过滤器用于显着区域检测（Saliency Filters）。CVPR, 2012。
[3] 魏一辰，文峰，朱王江和孙剑。使用背景先验的测地显著性方法。ECCV, 2012.
[4] 杨晨，张立，吕海华，阮晓霞 和 Yang Ming-Hsuan. 图基流形排名用于显着检测的方法。CVPR, 2013.
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
