文章摘要
引用本文:孙小龙,刘漳辉,郭文忠.基于DCT块特征与背景先验的JPEG图像显著性检测算法[J].福州大学学报(自然科学版),2017,45(1):1~7
基于DCT块特征与背景先验的JPEG图像显著性检测算法
DCT block feature based saliency detection in JPEG image with background prior
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.2017.01.1
中文关键词: 显著性检测  JPEG图像  DCT系数  最短路径
英文关键词: saliency detection  JPEG image  DCT coefficients  shortest path
基金项目:
作者单位
孙小龙 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
刘漳辉 福建省计算机网络与智能信息处理重点实验室福建 福州 350116 
郭文忠 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 福建省计算机网络与智能信息处理重点实验室福建 福州 350116 
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中文摘要:
      提出一种新颖的基于最短路径的JPEG图像显著性检测算法. 算法在JPEG图像的DCT系数块中直接提取出灰度、纹理和颜色3种低层次图像特征;然后,通过计算其内部块到达图像边界的最短路径来得到最终显著性值;最后,在公开测试集MSRA-1000上与多种图像显著性检测算法进行对比. 实验结果显示,方法在4种不同的评测标准上都优于对照算法,并且能够快速、高效地产生令人满意的显著性图.
英文摘要:
      This paper proposes a novel image saliency detection method dealing with JPEG images,which directly extracts 3 image low-level features (intensity,texture and color) from JPEG DCT blocks and then evaluates image saliency by calculating the shortest path from each internal point to the background. We compare our method with some state-of-the-art methods on the publicly available datasets MSRA-1000. Experimental results show that our method exhibits better performance in terms of four evaluations than some state-of-the-art methods. The final saliency maps indicate that our method can also produce satisfied saliency maps directly in compressed domain.
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