Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЗахаров, А.А.
dc.contributor.authorТитов, Д.В.
dc.contributor.authorЖизняков, А.Л.
dc.contributor.authorТитов, В.С.
dc.date2020-06
dc.date.accessioned2025-08-27T05:21:11Z-
dc.date.available2025-08-27T05:21:11Z-
dc.date.issued2020-06
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20200728\84752
dc.identifier.citationЗахаров, А.А. Метод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений / А.А. Захаров, Д.В. Титов, А.Л. Жизняков, В.С. Титов // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 3. – С. 427-435. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-658.
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-658
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/23024-
dc.description.abstractВ статье рассматривается разработка метода визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений. Целью исследований является создание метода, позволяющего с высокой точностью обнаруживать объекты на изображениях с низким цветовым контрастом выделяемых и фоновых областей. Для вычисления области значимости изображение предварительно сегментируется на регионы. На основе регионов строится граф. Каждый регион связан со смежными регионами, а также с областями, примыкающими к смежным регионам. Регионы являются вершинами графа. Вершины графа ранжируются по признакам соответствующих областей изображения. Область значимости выделяется на основе запросов фоновых областей. К фоновым областям относятся регионы, примыкающие к краям изображения. В существующем подходе визуального внимания на основе ранжирования вершин графа использовались только цветовые признаки изображения. В предлагаемом методе для повышения точности дополнительно используются текстурные признаки и признаки формы. Для вычисления текстурных признаков используется функция энергии Габора. При анализе формы рассчитывается расстояние между центрами регионов. Результаты экспериментов представлены на тестовых изображениях. Построены кривые точности-полноты, показывающие преимущество разработанного метода.
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (Госзадание ВлГУ ГБ-1187/20).
dc.languagerus
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университет
dc.relation.ispartofseries44/3;
dc.titleМетод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений
dc.title.alternativeVisual attention method based on vertex ranking of graphs by heterogeneous image attributes
dc.typeArticle
dc.identifier.scsti28.23.15
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Metod-vizualnogo-vnimaniya-na-osnove-ranzhirovaniya-vershin-grafa-po-raznorodnym-priznakam-izobrazhenii-84752
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Metod-vizualnogo-vnimaniya-na-osnove-ranzhirovaniya-vershin-grafa-po-raznorodnym-priznakam-izobrazhenii-84752
Appears in Collections:Журнал "Компьютерная оптика"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
440314.pdfОсновная статья2.28 MBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.