本文作者：熊继平；赵健；成功正常投稿发表论文到《计算机系统应用》2014年02期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：图像聚焦区域检测是图像融合、计算机视觉等领域中的一个重要研究方向.聚焦区域属于图像中的显著性区域,但大部分显著性区域检测算法在提取图像聚焦区域是存在一定的问题,不能进行准确分辨和提取.针对现有方法的不足,该文利用近来受到广泛关注的RPCA(RobustPrincipalComponentAnalysis)分解技术,提取出能有效表征图像聚焦区域的稀疏特征矩阵,并结合多区域图像分割技术获得聚焦区域.实验结果证明了该文所提方法在获取聚焦区域上的有效性,此外,该文指出基于RPCA的图像分解技术有着广泛的用途.
【论文正文预览】：聚焦图像(focusedimage)指的是图像中有一块清 晰的视觉聚焦区域,其余区域为模糊区域.此类图像 在现实生活拍照、摄像头跟踪视频等场合中时常出现,对聚焦区域进行检测和提取后可以广泛应用于图像融 合以及许多计算机视觉应用,比如感兴趣目标物体分 割,对象跟踪,图像检索等.
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：鲁棒性主成分分析聚焦区域检测显著性区域检测稀疏特征图像分割
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【稿件标题】：图像检测范文|一种基于RPCA的图像聚焦区域检测方法
【作者单位】：浙江师范大学数理与信息工程学院图形与图像处理研究所;
【发表期刊期数】：《计算机系统应用》2014年02期
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