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题名/责任者:

基于非线性融合的夜间图像显著目标检测/徐新, 穆楠著

出版发行项:

北京:科学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-03-065285-0/CNY98.00

载体形态项:

118页:彩图;24cm

个人责任者:

徐新 著

个人责任者:

穆楠 著

学科主题:

图像处理-目标检测-研究

中图法分类号:

TN911.73

一般附注:

本书得到国家自然科学基金“面向夜间视频的视觉显著性模型研究”(61602349)和“面向夜间视频的协同显著性目标检测关键技术研究”(61440016)项目的支持

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书通过对视觉认知的两种模式—自底向上的显著目标检测模型和自顶向下显著目标检测模型的研究发现，底层视觉刺激可以注意资源的分配，而顶层的视觉感知和先验知识又能很好地指导视觉显著目标的检测，将两者相结合可以提高检测效率。书中采用自底向上与自顶向下相结合的视觉信息加工模式，同时将场景图像的局部特征与全局特征并行加工处理，通过特征融合实现夜间场景图像的显著目标检测。基于非线性融合的夜间图像显著目标检测算法由底层传统方法逐步过渡到顶层深度学习方法，为夜间图像的显著目标检测提供了良好指导，同时本书详细分析每种算法的细节及优缺点。

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