基于显著性检测的花卉图像分割

谢晓东; 吕艳萍; 曹冬林

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基于显著性检测的花卉图像分割

首发时间：2014-09-18

谢晓东 ¹
谢晓东（1987-），男，硕士研究生，主要研究方向为多媒体信息检索
吕艳萍 ¹
吕艳萍（1978-），女，助理教授，主要研究方向为数据挖掘
曹冬林 ¹
曹冬林（1977-），男，助理教授，主要研究方向为多媒体信息检索

1、厦门大学智能科学与技术系，厦门，361005

摘要：针对花卉图像复杂的背景问题，本文提出基于显著性检测的花卉图像前景分割方法。该方法通过为花卉图像的显著性区域训练前景背景分类器，自适应设定初始前景背景的信息分布，并结合GrabCut算法实现将花卉的主体部分从背景中分离开。相对于经典的花卉图像分割方法。本文提出的方法，不需要对每一类花进行单独的训练，是一种自适应的花卉图像分割方法。

关键词：花卉图像分割显著性检测精细图像

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Saliency Detection based Flower Image Foreground Segmentation

XIE Xiaodong ¹
谢晓东（1987-），男，硕士研究生，主要研究方向为多媒体信息检索
LV Yanping ¹
吕艳萍（1978-），女，助理教授，主要研究方向为数据挖掘
CAO Donglin ¹
曹冬林（1977-），男，助理教授，主要研究方向为多媒体信息检索

1、Cognitive Science Department, Xiamen University, Xiamen, 361005

Abstract：In terms of the complicated background of flower images, we proposed a sailency detection based flower image forground segmenttation method. To be specific, we train a foreground and background classifier for flower saliency region, set initial foreground and background segmentation threshold adaptively, and then segment the main part of a flower in the image from the background based on the GrabCut method. Different from the classical flower classification method, this method is an adaptive flower classification method and don`t need a separate training for each kind of flower.

Keywords： Flower Image Segmentation Saliency Detection Fine-grained Image

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谢晓东，吕艳萍，曹冬林. 基于显著性检测的花卉图像分割[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2014-09-18]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201409-215.

No.4609414981334141****

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论文编号	201409-215
论文题目	基于显著性检测的花卉图像分割
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