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本发明涉及一种基于K‑means聚类拟合的显著性检测优化方法，包括以下步骤：步骤S1：提取图像的场景GIST特征；步骤S2：提取图像的颜色直方图特征；步骤S3：根据场景GIST特征和颜色直方图特征计算图像间的相似性；步骤S4：根据图像间的相似性对图像集合进行K‑means聚类，分成k个相互独立的图像簇；步骤S5：计算每个图像簇的拟合模型；步骤S6：判断新的输入图像所属的图像簇，将该图像簇的拟合模型作用在输入图像的显著性图上进行优化。该方法适用于多种显著性检测算法的优化，优化效果明显。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201710522004.X
Filing Date： 2017/6/30
Publication Date： 2020/9/1
Pub. No.： CN107330431B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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