基于显著图的花卉图像分类算法研究 关键词：显著图；特征提取；特征融合；图像分类 [gap=969]Key words：saliency map；feature extraction；feature combination；image classification
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因此，文章以真实室内3D场景图为实验材料，通过计算出每张场景的显著性地图（salience map），严格控制低水平视觉特征的影响，以探讨在真实室内场景中，背景线索在目标搜索各阶段的注意引导中的作用。
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对付后者，画面本身的视觉明显性(动态、颜色及其团体美感等)组成了一个“明显性舆图(saliency map)”，用户的细致力起首会被画面中视觉上最明显的部门所牵引。
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joint saliency map 联合显着图
Local saliency,global saliency and rarity saliency are computed for each feature map to get the feature conspicuity maps. Then these conspicuity maps are integrated to generate the saliency map.
首先提取图像的底层视觉特征,从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性,得到各特征显著图;对各特征显著图进行综合,生成最终的综合显著图。
参考来源 - 利用视觉显著性的图像分割方法In this thesis, we use saliency map to generate a new image assessment metric based on perceptual interest.
本文在视觉选择性注意计算模型提取出的显著度图的基础上,提出了一种基于视觉兴趣的图像质量评价方法。
参考来源 - 基于视觉选择性注意模型的图像质量评价和视频编码技术研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Nonlinear sampling model is adopted and saliency map is formed based on contrast of neighboring sampling nodes.
在注意机制中采用非线性采样模型，并利用相邻采样点形成显著性图。
According to the final saliency map, the salient regions in an image are detected. This approach has been tested on natural images.
在多幅自然图像上进行实验，实验结果表明，该方法在运算速度和检测效果方面都取得了不错的效果。
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