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基于全局运动对比度的轮廓编组元提取算法  
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【英文篇名】 Algorithm of contour grouping elements extraction based on global motion contrast
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【作者】 尹辉; 王鹏飞; 黄华; 邹琪;
【英文作者】 YIN Hui; WANG Pengfei; HUANG Hua; ZOU Qi; School of Computer and Information Technology; Beijing Jiaotong University;
【作者单位】 北京交通大学计算机与信息技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 编组元提取; 运动特征; 轮廓编组; 全局运动对比度;
【英文关键词】 extraction of group-meta; motion features; contour grouping; global motion contrast;
【摘要】 在轮廓编组计算模型中,编组元的提取对于轮廓编组结果具有重要的影响。针对复杂场景中目标轮廓易与非目标边缘混淆的问题,提出了一种基于全局运动对比度的编组元提取算法。提出了基于边缘片段的运动相似度度量方法,并通过相似度定义了场景中的全局运动对比度,以此对非目标边缘片段进行抑制,从而提取出更为有效的目标轮廓边缘片段构成编组元集合。在Moseg_dataset数据集上的实验结果证明,提出的全局运动对比度对于非目标边缘片段具有良好的鉴别能力,相比较目前轮廓编组计算模型中基于边缘检测和轮廓检测的编组元提取算法,该算法显著降低了编组元集合的规模,提高了编组元集合的有效性。在相同的轮廓编组算法中,该算法提取的编组元集合能取得更优的编组结果。
【英文摘要】 In contour grouping computational models, the extraction of group-meta set has an important influence on the grouping result. In this paper, a group-meta set extraction algorithm based on global motion contrast is presented for the confusion of target and non-target edge fragments in complex scenes. It introduces similarity metrics for two edge segments based on motion features. Most of non-target edge fragments are removed from the original group-meta set on the basis of the definition for global motion co...
【基金】 国家自然科学基金(No.61472029,No.61473031,No.61272354); 中央高校基本科研业务费专项资金(No.2014JBM037); 北京市青年英才计划(No.YETP0546)
【更新日期】 2016-05-23
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言轮廓编组从输入中提取边缘片段,并将其组织成具有明确视觉意义的独立目标轮廓,具有简洁、准确的知觉组织原则描述能力,能为后续高级视觉任务提供更佳的输入,是计算机视觉领域中非常重要且极具研究价值的课题。但由于场景的复杂性以及光照遮挡等各种因素影响,在没有任何内?

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