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摘要
本发明公开了一种雾天图像显著目标检测方法,包括如下步骤：步骤一、在频率域对雾天图像进行颜色空间转换计算其显著性,求出频域显著图；步骤二、在空间域对雾天图像进行超像素分割并对每一个超像素块计算其显著性,求出空域显著图；步骤三、将图像在频域中的显著图与空域中的显著图通过离散平稳小波变换融合成一张显著图；步骤四、通过目标轮廓检测模型得到雾天图像的轮廓图；步骤五、将基于频域和空域融合后的显著图与轮廓图相加得到最终显著图。该方法将传统机器方法和深度学习方法相结合,提高了传统显著目标检测的鲁棒性,能够高效、准确地检测出雾天场景下的显著目标；同时对于一些背景较复杂的图像,也能够很好的提取出显著性目标。
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