基于顯著性特征進行密度修正的均值漂移分割算法
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標簽：分割算法(7182)
針對固定空間和色彩帶寬的均值漂移分割算法無法解決的錯分割問題，提出一種基于顯著性特征進行密度修正的均值漂移分割算法。首先基于密度估計的主顏色量化結果計算區(qū)域視覺顯著性；其次，將區(qū)域視覺顯著性融合像素級顯著性作為色彩特征空間聚類的密度修正因子，將密度修正后的融合圖像作為輸入執(zhí)行均值漂移分割；最后進行小區(qū)域合并獲得最終分割結果。實驗結果顯示，所提分割算法在四種尺度上的真實邊界準確率和召回率平均值達到0. 64和0.78，與其他方法相比，分割精度有顯著的提高；同時，在視覺上有效提高了目標完整性，增強了自然圖像中目標分割的魯棒性。
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