吉林大学学报(信息科学版) ›› 2016, Vol. 34 ›› Issue (5): 686-691.

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基于变换域的显著性提取

王摇 丹 1,2 , 臧雪柏 2   

  1. 1. 北华大学 信息技术与传媒学院, 吉林 吉林 132013; 2. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
  • 收稿日期:2016-08-25 出版日期:2016-09-24 发布日期:2017-01-16
  • 通讯作者: 臧雪柏(1963— ), 女, 长春人, 吉林大学研究员, 博士, 博士生导师, 主要从事智能系统研究, (Tel)86-13596081669(E-mail)1047853240@ qq. com。
  • 作者简介: 王丹(1980— ), 女, 吉林梅河口人, 北华大学讲师, 吉林大学博士研究生, 主要从事智能信息系统与嵌入式技术研究,(Tel)86-18604496759 (E-mail)wangdanjl_jl@163. com。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61101155); 吉林省发展和改革委员会省级产业创新专项基金资助项目(2016C035)

Saliency Detection Based on Transform Domain

WANG Dan 1,2 , ZANG Xuebai 2   

  1. 1. College of Information Technology, Beihua University, Jilin 132013, China;
    2. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2016-08-25 Online:2016-09-24 Published:2017-01-16

摘要: 为增强图像显著特征的可靠性和鲁棒性, 增加图像描述的准确度, 提出了一种利用离散余弦变换(DCT: Discrete Cosine Transform)和 Renyi 熵提取自然图像显著性的方法。 该方法充分利用了图像的频域信息, 通过MSRA1000 图像数据库进行性能测试。 实验结果表明, 该方法优于 5 种经典算法, 提高了显著性检测的有效性。

关键词: 显著性提取, 变换域, 离散余弦变换, Renyi 熵

Abstract:  In order to enhance the reliability and robustness of the image characteristic and increase the accuracy of the image description, the paper proposes a method which using DCT (Discrete Cosine Transform) and Renyi entropy extracts the saliency of natural images, it makes full use of the frequency information. Through the performance test of MSRA1000 image database, the results show that this method has good performance and is better than five classical algorithms on a number of indicators, which can effectively meet the requirements of significant testing.

Key words: discrete cosine transform(DCT), Renyi, transform domain,  saliency detection

中图分类号: 

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