一种基于RPCA的图像聚焦区域检测方法
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浙江师范大学计算机软件与理论省级重中之重学科开放基金(ZSDZZZZXK28)


Detection Method of Image Focused Region Based on RPCA
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    摘要:

    图像聚焦区域检测是图像融合、计算机视觉等领域中的一个重要研究方向。聚焦区域属于图像中的显著性区域,但大部分显著性区域检测算法在提取图像聚焦区域是存在一定的问题,不能进行准确分辨和提取。针对现有方法的不足,该文利用近来受到广泛关注的RPCA(Robust Principal Component Analysis)分解技术,提取出能有效表征图像聚焦区域的稀疏特征矩阵,并结合多区域图像分割技术获得聚焦区域。实验结果证明了该文所提方法在获取聚焦区域上的有效性,此外,该文指出基于RPCA的图像分解技术有着广泛的用途。

    Abstract:

    Detecting the focused region in one image is an importance research direction in image fusion and computer vision areas. Focused region belongs to salient region, but current salient detection algorithms have difficult to perfectly detect focused region. Due to the limitations, in this paper we propose a novel solution based on recently developed RPCA (Robust Principal Component Analysis) technology to efficiently detect the focused region. The main idea is using the sparse matrix decomposed from RPCA result, which contains the characteristic of focused region. The experimental results show the efficiency of detecting the focused region, which point out that the RPCA based method has vast applications.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

熊继平,赵健.一种基于RPCA的图像聚焦区域检测方法.计算机系统应用,2014,23(2):219-222

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  • 收稿日期:2013-07-10
  • 最后修改日期:2013-08-19
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  • 在线发布日期: 2014-01-27
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