超像素级图像组协同关联性分析与研究

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超像素级图像组协同关联性分析与研究
在计算机视觉应用领域中,使用单张图像作为算法处理对象无法进一步提升性能时,研究者通过引入其他相关图像,分析与利用图像间的协同关联性,以达到提升算法性能的目的。本文以超像素作为算法基本处理单元对图像组的协同关联性进行研究。
围绕这一课题,本文的主要内容包括:1)提出超像素特征模型Bag Of Square(BoS),给出了一套完整统一的超像素描述以及相似性度量的方法。为了处理同一物体不同场景下其超像素分离与合并的多样性,BoS模型在超像素金子塔上进行构建,由一组超像素自身所包含的子区域以及金子塔其他层的子区域组成。
对于每一个子区域,我们通过距离变换提取一定数量的最大正方形,并且使用自验证聚类算法提取数量更少的显著正方形区域,这些显著性正方形保证了BoS模型的旋转不变和尺度不变特性。相比较现有的区域描述符,该方法可以更好地匹配超像素的特性、精确地捕获超像素的细节信息,以及合理地处理超像素分离与合并的多样性。
2)提出基于联合低秩分析和在线字典学习的图像组协同显著性检测算法。该算法将单张图像分解为具有稀疏特性的前景区域和低秩特性背景区域,多张图像间具有相 ...

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关键词：关联性分析 关联性 Square 计算机视觉 主要内容