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基于视觉反差的显著图生成与目标检测

李德仁 胡晓光 朱欣焰

李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 379-383.
引用本文: 李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 379-383.
LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.
Citation: LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.

基于视觉反差的显著图生成与目标检测

基金项目: 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B03);;国家863计划资助项目(2011AA010500);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09重点项目);武汉大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(114041)
详细信息
    作者简介:

    李德仁,教授,博士生导师,中国科学院院士,中国工程院院士,国际欧亚科学院院士,主要从事以RS、GPS和GIS为代表的空间信息科学与多媒体通讯技术的科研和教学工作。

  • 中图分类号: P237.3

Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection

Funds: 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B03);;国家863计划资助项目(2011AA010500);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09重点项目);武汉大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(114041)
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-01-10
  • 刊出日期:  2012-04-05

基于视觉反差的显著图生成与目标检测

    基金项目:  国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B03);;国家863计划资助项目(2011AA010500);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09重点项目);武汉大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(114041)
    作者简介:

    李德仁,教授,博士生导师,中国科学院院士,中国工程院院士,国际欧亚科学院院士,主要从事以RS、GPS和GIS为代表的空间信息科学与多媒体通讯技术的科研和教学工作。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 以认知神经科学的研究成果为依据,对视网膜会强烈响应大反差视觉刺激的现象和初级视觉皮层上视觉信息的生成机制进行了模拟,提出了一种基于视觉反差的显著图生成与目标检测方法。本方法可以在不考虑目标的形状、边缘或其他形式先验知识的情况下检测出场景中具有显著反差的目标。在对地场景中车辆目标的检测实验里,将其与另外两种典型的显著图生成方法进行了对比,结果显示,这种基于视觉反差的目标检测方法能够较好地将注意力集中在场景中具有较大反差的目标之上,且具有高效性和鲁棒性。

English Abstract

李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 379-383.
引用本文: 李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 379-383.
LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.
Citation: LI Deren, HU Xiaoguang, ZHU Xinyan. Visual Contrast Based Saliency Map Generation and Object Detection[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 379-383.

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