Indexed by：
Abstract：
本发明涉及一种基于机器学习的噪声图像显著性检测方法，包括以下步骤：1、对每个幅度的噪声图像分别采用多种去噪参数，获得每个幅度的最佳去噪参数；2、对每幅噪声图像使用噪声评估算法进行特征提取，获得噪声值特征，组成噪声值特征集；3、将噪声值特征集作为机器学习算法的特征集，并通过机器学习算法和五等分交叉验证方法，获得噪声幅度预测模型；4、采用噪声幅度预测模型对相应的噪声图像进行预测，获得预测噪声幅度值；5、采用每幅噪声图像的预测噪声幅度值和对应的最佳去噪参数进行去噪处理，获得去噪图像集；6、对去噪图像集中的图像使用显著性检测方法，获得最终的显著性图。该方法可提高显著性检测方法在噪声图像中的检测性能。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明授权
Patent No.： CN201610222900.X
Filing Date： 2016/4/12
Publication Date： 2017/5/10
Pub. No.： CN105913427B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 3
Affiliated Colleges：
