[发明专利]一种基于K-means聚类拟合的显著性检测优化方法有效
| 申请号： | 201710522004.X | 申请日： | 2017-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN107330431B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 牛玉贞;林文奇;柯逍;陈羽中 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于K‑means聚类拟合的显著性检测优化方法，包括以下步骤：步骤S1：提取图像的场景GIST特征；步骤S2：提取图像的颜色直方图特征；步骤S3：根据场景GIST特征和颜色直方图特征计算图像间的相似性；步骤S4：根据图像间的相似性对图像集合进行K‑means聚类，分成k个相互独立的图像簇；步骤S5：计算每个图像簇的拟合模型；步骤S6：判断新的输入图像所属的图像簇，将该图像簇的拟合模型作用在输入图像的显著性图上进行优化。该方法适用于多种显著性检测算法的优化，优化效果明显。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 means 拟合 显著 检测 优化 方法 | ||
【主权项】：
一种基于K‑means聚类拟合的显著性检测优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：提取图像的场景GIST特征；步骤S2：提取图像的颜色直方图特征；步骤S3：根据场景GIST特征和颜色直方图特征计算图像间的相似性；步骤S4：根据图像间的相似性对图像集合进行K‑means聚类，分成k个相互独立的图像簇；步骤S5：计算每个图像簇的拟合模型；步骤S6：判断新的输入图像所属的图像簇，将该图像簇的拟合模型作用在输入图像的显著性图上进行优化。
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