作者：胡学刚; 吴开元显著性检测支持向量机图像分割选取训练样本hsv颜色空间
摘要：针对显著性检测算法显著图不均匀导致图像分割精度不高的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的显著性目标自动分割算法。通过显著性检测得到大致的显著区域和背景区域,将图像在HSV颜色空间量化,利用颜色直方图信息获取显著区域和背景区域的主色,以此自动选取正负训练样本,从训练样本中提取颜色等特征训练SVM,使用SVM对整幅图像精确分割出显著目标。理论分析和实验结果表明,所提算法具有更正错误检测信息的机制,有效解决了因显著图不均匀导致分割结果缺乏准确边界的问题,比现有同类算法能获得更准确的分割结果。
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