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本发明涉及一种图像视觉显著性检测拟合优化方法，包括以下步骤：S1：采用直方图统计显著性图像集和标注图像集中的显著性数据，分别形成自变量点集和因变量点集；S2：采用相应的拟合函数模型对自变量点集和因变量点集数据进行拟合，得到拟合函数；S3：将拟合函数作用到新的显著性图中的显著性数据上，得到拟合后的显著性数据；S4：对拟合后的显著性数据进行[0, 255]约束处理，得到优化后的显著性图。该方法使各显著性检测算法优化后的显著性图比优化前更加接近用户标注的标准图，适用于多种显著性检测算法的优化。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201610222896.7
Filing Date： 2016/4/12
Publication Date： 2017/3/8
Pub. No.： CN105913064B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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