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融合显著信息的白色污染图像自动标注算法 被引量:2
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作者 汪理 李光辉 陈吹信 《计算机仿真》 北大核心 2021年第7期165-169,共5页
针对传统方法无法精准获取目标信息,导致标注结果不精准的问题,提出融合显著信息的白色污染图像自动标注算法。运用RC算法提取显著性信息,融合物体级别先验信息,增强显著性的目标一致性。利用全变差范数对图像实施正则化约束,将运动模... 针对传统方法无法精准获取目标信息,导致标注结果不精准的问题,提出融合显著信息的白色污染图像自动标注算法。运用RC算法提取显著性信息,融合物体级别先验信息,增强显著性的目标一致性。利用全变差范数对图像实施正则化约束,将运动模糊点扩散函数具备的稀疏性和连续平滑性应用在图像正则化约束分析中,获取图像底层特征信息,再根据FCM算法,得到各个模糊组的聚类中心,通过遗传算子消除聚类中心收敛至极值的现象,反复搜索获得最优解。根据SimMSVM建立多类支持向量机最后引入损失函数实施优化,获得SimMSVM的类判别函数,经过逐步运算,最终实现白色污染图像的自动标注。实验结果表明:所提算法具有较高适用性、有效性以及准确性。 展开更多
关键词 融合显著信息 白色污染图像 全变差函数 正则化约束
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