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基于超像素分割及区域聚类的单主体图像感兴趣区域提取方法
文献摘要：
图像检索是在图像数据库中快速查找用户需求目标图像的有效方法.为了提高图像检索效率,针对单主体图像的感兴趣区域进行研究,提出了一种基于超像素分割与区域聚类相结合的图像感兴趣区域提取方法,首先对所给图像做灰度化处理,对灰度图像进行超像素分割,再对分割后的各超像素进行处理,形成超像素均值矩阵,最后对超像素均值矩阵进行聚类,提出感兴趣区域.此法可快速而精确地提取出图像的感兴趣区域,且相较于其他感兴趣区域提取方法,此算法在提取结果方面更优,感兴趣区域的提取结果更完整.
文献关键词：
图像检索;超像素分割;单主体图像;区域聚类
中图分类号：
作者姓名：
贾永鑫
作者机构：
吉林建筑大学基础科学部,吉林长春130000
文献出处：
引用格式：
[1]贾永鑫-.基于超像素分割及区域聚类的单主体图像感兴趣区域提取方法)[J].电脑知识与技术,2022(22):80-82
A类：
单主体图像
B类：
超像素分割,区域聚类,感兴趣区域,区域提取,图像检索,图像数据库,快速查找,用户需求,需求目标,标图,灰度化处理,灰度图像,此法,出图
AB值：
0.165912
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