• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于自適應(yīng)幅度譜分析的顯著目標檢測?

    2017-06-05 15:08:52于芝濤姬婷婷程孝龍趙紅苗姬光榮鄭海永
    關(guān)鍵詞:頻域幅度尺度

    于芝濤,姬婷婷,程孝龍,趙紅苗,姬光榮,鄭海永

    (中國海洋大學信息科學與工程學院,山東 青島 266100)

    基于自適應(yīng)幅度譜分析的顯著目標檢測?

    于芝濤,姬婷婷,程孝龍,趙紅苗,姬光榮,鄭海永??

    (中國海洋大學信息科學與工程學院,山東 青島 266100)

    針對HFT顯著性檢測方法中出現(xiàn)的顯著目標突顯不均勻以及顯著信息丟失問題,結(jié)合尺度空間分析的方法,提出一種基于自適應(yīng)幅度譜分析的顯著目標檢測算法。該算法利用頻域濾波尺度與顯著目標尺寸之間的關(guān)系,對圖像幅度譜的尖刺進行處理,突出顯著性區(qū)域,保證了顯著目標的均勻性。同時引入高斯偏見對多幅顯著圖進行融合,進一步保留顯著信息,改善了顯著圖效果。在國際公開的數(shù)據(jù)集和藻種圖像數(shù)據(jù)集上,該算法的檢測結(jié)果具有更高的精度和更好的召回率,優(yōu)于現(xiàn)有的其他頻域顯著性檢測算法。

    顯著性檢測;顯著目標檢測;幅度譜;最優(yōu)尺度

    由于視覺系統(tǒng)中的視覺注意機制,人類能夠簡單快速地找到一幅場景中感興趣的區(qū)域,并對其進行優(yōu)先處理。到目前為止,關(guān)于顯著性的研究被大致分為兩類:注意焦點預(yù)測和顯著性區(qū)域檢測[1-2]。注視焦點預(yù)測旨在通過模擬人眼運動計算“顯著圖”,在Koch和Ullman[3]提出的非常有影響力的生物啟發(fā)模型的基礎(chǔ)上,Itti等[4]建立了第一個自底向上的顯著性檢測模型。之后,注視焦點預(yù)測研究取得了矚目的發(fā)展[5-9],但是它的預(yù)測結(jié)果往往趨向于突出邊緣和角點而不是整個顯著性物體,因此,注視焦點預(yù)測方法在實際應(yīng)用中的價值不高[1]。

    顯著目標檢測可以用來檢測一幅場景中最顯著的區(qū)域,并且能夠分割出整個顯著目標[2,10]。Liu等[11]通過條件隨機場(CRF)學習,把局部、區(qū)域和全局的顯著目標特征結(jié)合起來進行顯著目標檢測。Achanta等[12]提出了頻率調(diào)諧方法,用某個像素與整個圖像的平均色的色差直接定義顯著度值。Cheng等人[13]提出了基于區(qū)域?qū)Ρ榷确治龅娘@著目標檢測算法。顯著目標檢測強調(diào)將整個顯著物體提取出來,因此,它在計算機視覺領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[8],如圖像分割、圖像場景分析、圖像編輯、圖像或視頻壓縮和目標識別等。盡管計算的精度越來越高,然而這些方法運用了更多的特征以及更復(fù)雜的算法,導(dǎo)致計算的時間復(fù)雜度增高,處理效率低,因此不適用于工程實時性顯著目標檢測。

    頻域顯著目標檢測具有簡單、快速、有效的特點,因此,頻域處理越來越多的受到了人們的關(guān)注。Hou和Zhang提出了剩余譜(SR)的方法[14],第一次將顯著性檢測引入到頻域。Guo等[15]認為,剩余譜并非對應(yīng)圖像的顯著性區(qū)域,從而舍棄了幅度譜的所有信息,只保留了相位譜信息。Li等[16]經(jīng)過分析后認為,SR模型只能突出圖像的邊緣,不能突出大的顯著性目標,從而提出了HFT模型,對幅度譜作了低通濾波處理,平滑幅度譜中的尖刺,抑制了頻繁出現(xiàn)的模式(背景),進而可以突出大尺寸和小尺寸的顯著目標。但是,HFT模型選擇的最優(yōu)尺度不夠準確,而且由于從多個尺度中只選擇一個,所以會丟失部分顯著性信息。

    本文在譜尺度空間基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)幅度譜分析的顯著目標檢測算法。通過頻域濾波尺度與顯著目標尺寸的關(guān)系解決了尺度最優(yōu)選擇的問題。為了更多的保留圖像的顯著性信息,引入了中央先驗的高斯偏見模型對多個顯著圖進行融合,提高了顯著目標檢測的質(zhì)量。我們在國際上現(xiàn)有的公開基準數(shù)據(jù)集和藻種數(shù)據(jù)集上測試了結(jié)果,并且與現(xiàn)有的譜顯著性檢測方法進行了比較,實驗說明本文方法和之前已有的方法相比,在精準度和召回率方面都有了明顯的提高。

    1 背景

    最近,Li等[16]提出了基于譜尺度空間顯著性檢測模型(HFT)。該模型認為空間域中,重復(fù)出現(xiàn)的模式(非顯著區(qū)域)一般不會引起視覺注意,這些模式對應(yīng)于頻域幅度譜一個或多個尖刺,為了抑制非顯著區(qū)域,HFT模型用一系列高斯低通濾波器對圖像的幅度譜進行平滑,對于譜尺度空間的每個尺度使用傅里葉變換得到對應(yīng)的顯著圖,最后通過計算二維熵找出最優(yōu)顯著圖。

    該模型盡管可以同時突出大的顯著目標和小的顯著目標,但是,用最小二維熵值確定最優(yōu)顯著圖并不好。

    如圖1,假設(shè)一幅圖像中整個圓形區(qū)域是顯著區(qū)域,(a)是突出整個圓形區(qū)域的圓,(b)是突出邊緣的圓環(huán)。通過計算二維熵可得,圓形的熵為3.25,圓環(huán)的熵為2.99,根據(jù)HFT模型可知,最優(yōu)顯著圖應(yīng)當選取熵值較小的圖像作為最終顯著圖,因此,他們會把圓環(huán)作為最終顯著圖,這種選擇顯然是錯誤的。另外,對于一幅圖像中存在多個目標情況,由于HFT模型只從多個尺度對應(yīng)的顯著圖中選擇一個,所以將丟失部分顯著信息,使得最終顯著圖不能將多個顯著區(qū)域均勻的突出出來。本文針對這些問題提出了一種新的顯著目標檢測算法—基于自適應(yīng)幅度譜分析的顯著目標檢測算法。

    圖1 突出整個目標和突出目標輪廓的顯著圖Fig.1 The saliency maps pop-out the whole and the boarder object

    2 頻域幅度譜分析

    Li等[16]已經(jīng)證明:如果濾波尺度(σ)太小,重復(fù)模式的背景區(qū)域就不能得到有效的抑制;如果濾波尺度太大,則只能突出圖像顯著目標的邊緣,因此,選擇一個合適尺度的高斯核濾波器非常重要。為了找到正確的尺度,我們研究了前景背景比值與最優(yōu)尺度之間的關(guān)系。

    為了便于理解,選擇一維信號作為例子。圖2的第一行是前景(顯著目標)長度為l,背景重復(fù)模式長度為L的信號,然后將該信號進行傅里葉變換,得到頻域的幅度譜,通過一系列不同尺度的高斯核g(x;σ)與幅度譜進行卷積獲得頻域的幅度譜空間,高斯核為:

    (1)

    其中,σ代表幅度譜濾波器的濾波尺度。圖2中剩余的行代表尺度空間中,不同尺度高斯濾波器濾波獲得的幅度譜與原始信號的相位譜進行傅里葉反變換獲得的一系列重構(gòu)顯著信號。重構(gòu)的顯著信號越接近前景信號,顯著性就越好。我們定義了相似度γ用來量化前景信號與重構(gòu)信號的相似性:

    (2)

    同理,該種規(guī)則同樣適用于二維信號,因此,幅度譜濾波的二維高斯核為:

    (3)

    (4)

    其中:σ是高斯核的濾波尺度;H和W分別是圖像的高度和寬度;h和w分別代表顯著目標的高度和寬度f是高度和寬度的對應(yīng)函數(shù);α是一個調(diào)節(jié)函數(shù)。

    在顯著性目標檢測中,幅度譜最優(yōu)濾波尺度分析為獲得幅度譜最優(yōu)濾波尺度提供了量化的策略。

    3 理論與方法

    我們的方法首先結(jié)合圖像的顏色和亮度信息,創(chuàng)建四元數(shù)傅里葉變換,通過image signature算子[17]估測每個顯著區(qū)域的大小,然后根據(jù)公式(4)自動獲得對應(yīng)的最優(yōu)濾波尺度,最后由中央偏見策略將傅里葉反變換后的顯著圖融合成最終顯著圖。本文的算法框架見圖4。

    3.1 四元數(shù)傅里葉變換

    為了將彩色圖像多個特征結(jié)合在一起,我選擇了四元數(shù)傅里葉變換[18-19]進行處理。對于時間為t的

    圖2 最優(yōu)濾波尺度對應(yīng)的重構(gòu)信號的選擇Fig.2 The selection of reconstructed signal corresponding to optimal scale

    圖3 圖像前景背景的尺寸比率l/L與最優(yōu)尺度σ關(guān)系 曲線(實線)及它的擬合曲線(曲線)Fig.3 The relation curve (solid line) of the optimal scale σwith respect to the length ratio l/L and its fitting curve

    一幀彩色圖像I(x,y;t),M、RG、BY和I為圖像的分量特征,則圖像的四元數(shù)表達為:

    q(x,y;t)=M(x,y;t)+RG(x,y;t)μ1+BY(x,y;t)μ2+I(x,y;t)μ3,

    (5)

    其中,μ1、μ2和μ3代表3個虛數(shù),μ1μ2=μ3,μ2μ3=μ1,μ3μ1=μ2;μ1⊥μ2,μ2⊥μ3,μ3⊥μ1。鑒于本文研究的是靜態(tài)圖像,所以運動通道M和時間t都為0。通道RG(x,y)=R(x,y)-G(x,y),通道BY(x,y)=B(x,y)-Y(x,y),通道I(x,y)為圖像的亮度信息。r(x,y),g(x,y)和b(x,y)分別為彩色圖像的紅綠藍3個顏色通道,則有:

    (6)

    (7)

    (8)

    圖4 基于自適應(yīng)幅度譜分析的顯著性目標檢測框架Fig.4 The framework of our proposed method for salient object detection via adaptive amplitude spectrum analysis

    (9)

    (10)

    輸入一張圖像,四元傅里葉變換的極坐標表示為:

    Q[u,v]=A(u,v)eμ(u,v)P(u,v),

    (11)

    其中:A(u,v)是頻域幅度譜;P(u,v)是相位譜;μ(u,v)是四元數(shù)的本征軸譜,他們分別定義為:

    (12)

    (13)

    (14)

    (15)

    3.2 尺度自動選擇

    本文在第2節(jié)已經(jīng)分析了幅度譜最優(yōu)濾波尺度與顯著區(qū)域尺寸之間的對應(yīng)關(guān)系,因此,為了得到圖像中每個顯著目標所對應(yīng)的最優(yōu)尺度,我們應(yīng)該先獲得顯著目標的尺寸。

    侯曉迪等人根據(jù)稀疏性理論,提出了一種簡單有效的圖像描述子—image signature[17],該描述子可以估測場景中圖像的前景和位置,其定義為:

    (16)

    (17)

    其中,IDCT代表離散余弦反變換。基于image signature的特點,我們將把它擴展,用來估測前景(顯著性區(qū)域)的尺寸和位置。例如,圖5(a)中有兩個不同尺寸的前景物體,圖5(b)是通過公式(16)和(17)計算signature后反變換的圖像,然后我們通過高斯濾波去除噪聲,再利用最大類間方差法[20]對圖像進行二值化,通過最小外界矩形估算出前景目標,如圖5(c)中紅色矩形框即為估測的顯著目標的大小和位置。用矩形的高h和寬w表示顯著目標的尺寸,用矩形的中心位置(m,n)代表顯著性區(qū)域的位置。

    圖5 Image signature確定圖像顯著目標的不同尺寸和位置Fig.5 An example of two salient objects with different size at different location calculated using image signature

    通過公式4中第k個顯著目標尺寸(hk,wk)、圖像的尺寸(H,W)及α=0.5,可以計算出對應(yīng)于第k個顯著目標的最優(yōu)尺度σk。因此,將圖像的幅度譜A(u,v)與尺度為σk高斯核為g(u,v;σk)的濾波器進行卷積,得到平滑后的幅度譜:

    (18)

    然后,通過傅里葉反變換得到對應(yīng)最優(yōu)尺度為σk的顯著圖:

    (19)

    最后,通過同樣的方法求出一幅圖像中所有不同尺度獲得的所有顯著圖。

    3.3 自適應(yīng)顯著圖融合

    過去的一些研究[21]已經(jīng)證明了圖像中越接近中央的區(qū)域越能吸引人的注意,即越靠近圖像中心越顯著,中央偏見可以簡單有效的用高斯分布來表示。

    假設(shè)一幅圖像的中心為(mc,nc),第k個顯著目標的中心為(mk,nk),則第k個顯著目標的中央偏見權(quán)重wk用高斯權(quán)重表示為:

    (20)

    其中,η是一個參數(shù),在實驗中被設(shè)置為16。因此,最終的融合后的顯著圖M為:

    (21)

    其中:K表示所有顯著目標的個數(shù);wk是通過公式(20)計算得到的自適應(yīng)高斯權(quán)重值;Sk對應(yīng)于公式(19)獲得的第k個顯著圖;g是高斯濾波器,用來提高顯著性效果。

    4 實驗結(jié)果與分析

    4.1 定量分析和比較

    在Achanta等人[12]提供的公開數(shù)據(jù)集MSRA和藻種圖像數(shù)據(jù)集AID上測試了我們的方法。MSRA數(shù)據(jù)集包括5 000幅自然圖像,并且由人工精確標注[22]了顯著性區(qū)域的精確輪廓。藻種圖像數(shù)據(jù)集AID包括240幅藻種圖像,它是目前最大的對藻種顯著目標精確標記的數(shù)據(jù)集。我們選擇4個當今國際上頻域處理的方法與我們的方法進行了比較,這些算法包括:SR算法[14],PQFT算法[15],SIG算法[17], HFT算法[16]。

    采用文獻[12]所提的顯著目標檢測算法評價標準對以上的5種方法進行了比較。首先,對各種方法獲得顯著圖用固定閾值分割的方法進行分割,閾值從0逐步增加到255,計算出該閾值下的精度和召回率,然后將精度和召回率在數(shù)據(jù)集上進行平均,可以畫出精度-召回率曲線(P-R曲線),如圖6和7。從圖中可以看出,本文的算法具有最高的精度和召回率。

    圖6 MSRA數(shù)據(jù)集下的精度-召回率曲線Fig.6 Precision-Recall curve in MSRA date set

    圖7 AID數(shù)據(jù)集下的精度-召回率曲線Fig.7 Precision-Recall curve in AID date set

    除了P-R曲線外,還選擇自適應(yīng)閾值分割方法對實驗結(jié)果進行處理。首先計算數(shù)據(jù)集下每一幅顯著圖的平均顯著度Sμ,每個像素的顯著度為Si,其中,顯著度表示從0到255的灰度值,值越大代表顯著程度越高。如果Si>2Sμ,則該位置是顯著的,設(shè)閾值為T(公式23),從而將顯著區(qū)域分割出來。最后計算出每種算法在數(shù)據(jù)集上的平均精度、召回率和綜合評價指標F-測量(F-measure),F(xiàn)-測量的定義為:

    (22)

    與文獻[12,23-24]一樣,本文β2=0.3,T為一個自適應(yīng)閾值,定義如下:

    (23)

    其中:M為顯著圖中所有像素的個數(shù);i是像素索引,Tmax是最大閾值,本文設(shè)置為255。平均精度、召回率和F-測量如表1、2所示,本文的算法更精確,具有更好的顯著檢測效果。表格1中我們的方法得到的平均精度、召回率和F-測量值最高。表2中盡管我們的召回率低于SIG方法,但是綜合評價指標F-measure依然高于SIG方法,而且如果簡單的將整幅圖像作為顯著區(qū)域就能得到100%的召回率,所以其影響不大。綜上評價可知:本文算法的正確性和有效性都得到了提高。

    表1 MSRA數(shù)據(jù)集下的精度、召回率和F-測量值

    表2 AID數(shù)據(jù)集下的精度、召回率和F-測量值

    4.2 顯著效果分析和比較

    為了進一步說明本文方法相比其他頻域顯著性算法的優(yōu)越性,我們展示了本文算法與其他算法在上述2個數(shù)據(jù)集上的效果圖(見圖8)。A圖是MSRA數(shù)據(jù)集中的部分自然圖像,既有單個顯著目標,又有多個顯著目標,背景相對比較復(fù)雜。B圖代表AID數(shù)據(jù)集部分圖像,其顯著目標為浮游植物,背景中含有雜質(zhì),且光照不均勻。GT圖為人工標記的真值圖(Ground Truth圖)。

    從圖中檢測效果可以看出:SR方法、PQFT方法和SIG方法沒有將背景抑制掉,顯著目標和背景都突出出來;對于大的顯著目標,SR方法和PQFT方法更加突出目標邊緣,而非整個顯著區(qū)域;HFT方法盡管可以突顯整個顯著區(qū)域,但是突顯的并不均勻。本文方法能夠均勻的突顯出顯著物體,并且能夠有效地抑制背景,得到更好的顯著目標檢測效果。

    圖8 不同圖像顯著性檢測算法獲得的顯著圖比較Fig.8 The image results of detecting salient objects using different methods

    5 結(jié)語

    本文提出了一種基于幅度譜分析自底向上的自適應(yīng)顯著目標檢測算法,通過分析顯著區(qū)域的尺寸與最優(yōu)幅度譜濾波尺度之間的關(guān)系,自適應(yīng)找到不同顯著區(qū)域?qū)?yīng)的最優(yōu)高斯核對幅度譜進行平滑,通過中央偏見將不同信息的顯著圖融合在一起。在國際公開的數(shù)據(jù)集和國內(nèi)最大的藻種數(shù)據(jù)集上進行了實驗,并且與4種頻域算法進行定性和定量的對比,結(jié)果說明本文算法可以得到最好的顯著目標檢測結(jié)果,在精確度和有效性上有了較好的提高。

    [1] Cheng M, Zhang Z, Lin W, et al. Bing: Binarized normed gradients for objectness estimation at 300fps [C]. Columbus: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014: 3286-3293.

    [2] Li Y, Hou X, Koch C, et al. The secrets of salient object segmentation [C]. Columbus: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014: 280-287.

    [3] Koch C, Ullman S. Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry [J]. Matters of Intelligence, Vol. Springer Netherlands, 1987, 188: 115-141.

    [4] Itti L, Koch C, Niebur E. A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998, 20: 1254-1259.

    [5] Judd T, Durand F, Torralba A. A benchmark of computational models of saliency to predict human fixations [R]. Massachusetts Institute Technology, 2012.

    [6] Borji A, Sihite D, Itti L. Quantitative analysis of human-model agreement in visual saliency modeling: A comparative study [J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22: 55-69.

    [7] Borji A, Tavakoli H R, Sihite D N, et al. Analysis of scores, datasets, and models in visual saliency prediction [C]. Sydney: IEEE International Conference on Computer Vision, 2013: 921-928.

    [8] Borji A, Itti L. State-of-the-art in visual attention modeling [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2013, 20: 185-207.

    [9] Vig E, Dorr M, Cox D. Large-scale optimization of hierarchical features for saliency prediction in natural images [C]. Columbus: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014, 2798-2805.

    [10] Borji A, Sihite D N, Itti L. Salient object detection: A benchmark [C]. Firenze: European Conference on Computer Vision, 2012: 414-429.

    [11] Liu T, Sun J, Zheng N, et al. Learning to detect a salient object [C]. Minneapolis: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2007: 1-8.

    [12] Achanta R, Hemami S, Estrada F, et al. Frequency-tuned salient region detection [C]. Miami: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009: 1597-1604.

    [13] Cheng M, Zhang G, Mitra N J, et al. Global contrast based salient region detection [C]. Colorado: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2011: 409-416.

    [14] Hou X, Zhang L. Saliency detection: A spectral residual approach [C]. Minnesota: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2007: 1-8.

    [15] Guo C, Ma Q, Zhang L. Spatio-temporal saliency detection using phase spectrum of quaternion fourier transform [C]. Alaska: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2008: 1-8.

    [16] Li J, Levine M D, An X, et al. Visual saliency based on scale-space analysis in the frequency domain [J], IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2013,35: 996-1010.

    [17] Hou X, Harel J, Koch C. Image signature: Highlighting sparse salient regions [J] IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2012,34: 194-201.

    [18] Ell T A. Hypercomplex spectral transformations [D] .MN, USA: University of Minnesota, Minneapolis, 1992.

    [19] Ell T A, Sangwine S J. Hypercomplex fourier transforms of color images [J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2007,16: 22-35.

    [20] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 1979,9: 62-66.

    [21] Judd T, Ehinger K, Durand F, et al. Learning to predict where humans look [C]. Kyoto: IEEE International Conference on Computer Vision, 2009: 2106-2113.

    [22] Jiang H, Wang J, Yuan Z, et al. Salient object detection: A discriminative regional feature integration approach [C]. Portland: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2013, 2083-2090.

    [23] Yan Q, Xu L, Shi J, et al. Hierarchical saliency detection [C]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2013: 1155-1162.

    [24] Shen X, Wu Y. A united approach to salient object detection via low rank matrix recovery [C]. Rhode: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2012: 853-860.

    責任編輯 陳呈超

    Salient Object Detection Based on Adaptive Amplitude Spectrum Analysis

    YU Zhi-Tao,JI Ting-Ting,CHENG Xiao-Long,ZHAO Hong-Miao,JI Guang-Rong,ZHENG Hai-Yong

    (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

    Since HFT model may fail to highlight the salient objects uniformly and lose some meaningful saliency information, this paper proposes a salient object detection method via adaptive amplitude spectrum analysis, which combines with the scale-space analysis. In order to pop out the salient region more uniformly, the algorithm smoothes the spikes in the amplitude spectrum using the specific relation between the size of salient region and the scale of filter in frequency domain. We also introduce the Gaussian model of center bias to combine different saliency maps with more meaningful saliency information. The performance evaluation on two popular benchmark data sets validates that our method gets higher precision and better recall and so outperforms the existing spectral saliency models.

    saliency detection; salient object detection; amplitude spectrum analysis; optimal scale

    國家自然科學基金項目(61301240、61271406)資助 Supported by the National Natural Science Foundation of China (61301240, 61271406)

    2015-01-20;

    2016-01-15

    于芝濤(1976-),男,博士生,主要從事圖像分析與模式識別研究。

    ?? 通訊作者:E-mail: zhenghaiyong@ouc.edu.cn

    TP391.4

    A

    1672-5174(2017)07-142-07

    10.16441/j.cnki.hdxb.20150080

    于芝濤,姬婷婷,程孝龍,等.基于自適應(yīng)幅度譜分析的顯著目標檢測[J].中國海洋大學學報(自然科學版),2017, 47(7): 142-148.

    YU Zhi-Tao,JI Ting-Ting,CHENG Xiao-Long,et al.Salient object detection based on adaptive amplitude spectrum analysis[J].Periodical of Ocean University of China, 2017, 47(7): 142-148.

    猜你喜歡
    頻域幅度尺度
    財產(chǎn)的五大尺度和五重應(yīng)對
    微波超寬帶高速數(shù)控幅度調(diào)節(jié)器研制
    頻域稀疏毫米波人體安檢成像處理和快速成像稀疏陣列設(shè)計
    雷達學報(2018年3期)2018-07-18 02:41:34
    基于ANSYS的四連桿臂架系統(tǒng)全幅度應(yīng)力分析
    宇宙的尺度
    太空探索(2016年5期)2016-07-12 15:17:55
    基于改進Radon-Wigner變換的目標和拖曳式誘餌頻域分離
    一種基于頻域的QPSK窄帶干擾抑制算法
    基于頻域伸縮的改進DFT算法
    電測與儀表(2015年3期)2015-04-09 11:37:24
    9
    2014年中期預(yù)增(降)幅度最大的50家上市公司
    大陆偷拍与自拍| 男女啪啪激烈高潮av片| 97超视频在线观看视频| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 久久毛片免费看一区二区三区| 久久女婷五月综合色啪小说| 如日韩欧美国产精品一区二区三区 | 九色成人免费人妻av| 亚洲色图综合在线观看| 国产视频内射| 国产av一区二区精品久久| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产成人免费无遮挡视频| 日本黄色片子视频| 精品少妇黑人巨大在线播放| 免费观看a级毛片全部| 国产高清国产精品国产三级| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产亚洲精品第一综合不卡 | 久久精品久久久久久噜噜老黄| 一级二级三级毛片免费看| 亚洲精品日本国产第一区| videos熟女内射| videosex国产| 亚洲综合色惰| 2021少妇久久久久久久久久久| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 熟女电影av网| 777米奇影视久久| 一本久久精品| 日韩视频在线欧美| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 人妻 亚洲 视频| 在线看a的网站| 女人精品久久久久毛片| 一区二区三区免费毛片| 国产色爽女视频免费观看| 亚洲成人av在线免费| 26uuu在线亚洲综合色| 校园人妻丝袜中文字幕| 午夜精品国产一区二区电影| 成人亚洲精品一区在线观看| 一级毛片 在线播放| 丝袜美足系列| 免费黄频网站在线观看国产| 满18在线观看网站| 多毛熟女@视频| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 日韩视频在线欧美| 三级国产精品欧美在线观看| 超色免费av| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 热99国产精品久久久久久7| 99热这里只有是精品在线观看| 婷婷成人精品国产| 国产日韩欧美视频二区| 亚洲久久久国产精品| av在线观看视频网站免费| 精品一区在线观看国产| 国产精品久久久久久精品古装| a级片在线免费高清观看视频| 久久久亚洲精品成人影院| 一级a做视频免费观看| 国产片特级美女逼逼视频| 91成人精品电影| 人妻一区二区av| 男的添女的下面高潮视频| 九色成人免费人妻av| 午夜激情av网站| 亚洲丝袜综合中文字幕| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 99九九线精品视频在线观看视频| 亚洲成人一二三区av| 伦精品一区二区三区| 婷婷色麻豆天堂久久| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 日本黄色片子视频| videosex国产| 国产成人精品婷婷| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产精品不卡视频一区二区| 日本午夜av视频| 国产综合精华液| 亚洲精品第二区| 午夜福利,免费看| 日本av免费视频播放| 日日爽夜夜爽网站| 在线观看人妻少妇| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 色哟哟·www| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 久久精品国产自在天天线| 一级二级三级毛片免费看| 999精品在线视频| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 搡女人真爽免费视频火全软件| 国产成人免费无遮挡视频| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 黑人高潮一二区| 亚洲国产精品成人久久小说| kizo精华| 欧美日韩在线观看h| 久久99热这里只频精品6学生| 免费看av在线观看网站| 欧美日韩综合久久久久久| 成人国产av品久久久| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲av男天堂| 国产片特级美女逼逼视频| 久久毛片免费看一区二区三区| 亚洲精品,欧美精品| 国产精品国产三级国产av玫瑰| a级毛片黄视频| 久久久精品免费免费高清| 午夜日本视频在线| 国产成人免费无遮挡视频| videos熟女内射| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲av男天堂| 国产片特级美女逼逼视频| 免费看不卡的av| 国产精品成人在线| 亚洲综合精品二区| 国产午夜精品一二区理论片| 99热国产这里只有精品6| 亚洲高清免费不卡视频| 丝袜喷水一区| 天天操日日干夜夜撸| 国产精品一区二区在线不卡| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 久久久久久久久久久免费av| 久久人人爽人人爽人人片va| 婷婷成人精品国产| 国产成人精品久久久久久| 国产精品三级大全| 亚洲国产成人一精品久久久| 欧美xxⅹ黑人| 视频中文字幕在线观看| 久久久久久人妻| 国产av码专区亚洲av| 国产一区亚洲一区在线观看| a 毛片基地| 久久亚洲国产成人精品v| av免费观看日本| 久久久久久久精品精品| 一级毛片电影观看| 国产精品久久久久久精品古装| 插阴视频在线观看视频| 热re99久久国产66热| 国产精品久久久久久精品古装| 日韩欧美一区视频在线观看| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 国产男女超爽视频在线观看| av在线app专区| 成年av动漫网址| 妹子高潮喷水视频| 国产精品蜜桃在线观看| 美女视频免费永久观看网站| 国产精品蜜桃在线观看| 国产精品不卡视频一区二区| 色网站视频免费| 亚洲精品自拍成人| 国产av码专区亚洲av| 国产亚洲欧美精品永久| 我要看黄色一级片免费的| 国产色爽女视频免费观看| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 两个人的视频大全免费| 精品久久久久久久久av| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 男的添女的下面高潮视频| .国产精品久久| 国产伦精品一区二区三区视频9| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 国产一区亚洲一区在线观看| av在线播放精品| 最后的刺客免费高清国语| a级毛色黄片| 亚洲欧美色中文字幕在线| 精品少妇黑人巨大在线播放| 成人黄色视频免费在线看| 一区二区三区四区激情视频| 亚洲精品国产av蜜桃| 国产精品蜜桃在线观看| 蜜臀久久99精品久久宅男| 69精品国产乱码久久久| 男男h啪啪无遮挡| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 十八禁网站网址无遮挡| 亚洲美女黄色视频免费看| 日韩大片免费观看网站| 大码成人一级视频| 观看av在线不卡| 久久午夜综合久久蜜桃| 久久影院123| 久久久久精品性色| 夜夜爽夜夜爽视频| 寂寞人妻少妇视频99o| 久久热精品热| 一级毛片 在线播放| 岛国毛片在线播放| 色5月婷婷丁香| 欧美精品一区二区大全| 日韩av不卡免费在线播放| 日本午夜av视频| 久久久国产一区二区| 日韩大片免费观看网站| av福利片在线| 人人妻人人澡人人看| 中文欧美无线码| 少妇被粗大猛烈的视频| 视频中文字幕在线观看| 国产精品久久久久成人av| 三级国产精品片| 天天影视国产精品| 伦理电影大哥的女人| 国产精品国产三级专区第一集| 高清不卡的av网站| 中文字幕亚洲精品专区| 波野结衣二区三区在线| 久久精品国产自在天天线| 大片免费播放器 马上看| 久久久国产精品麻豆| 永久网站在线| 又大又黄又爽视频免费| 国产精品免费大片| 男人爽女人下面视频在线观看| 久久99精品国语久久久| 欧美亚洲日本最大视频资源| 飞空精品影院首页| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 欧美成人精品欧美一级黄| 欧美成人午夜免费资源| 亚洲,欧美,日韩| 男女免费视频国产| 两个人的视频大全免费| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 久久久午夜欧美精品| 日韩伦理黄色片| 久久影院123| 久久97久久精品| 国产精品99久久99久久久不卡 | 伊人久久精品亚洲午夜| 少妇人妻久久综合中文| 国产精品99久久99久久久不卡 | 亚洲美女黄色视频免费看| 黄色毛片三级朝国网站| av在线app专区| 亚洲国产日韩一区二区| 国产成人av激情在线播放 | 国产男女内射视频| 最近手机中文字幕大全| av又黄又爽大尺度在线免费看| 午夜福利影视在线免费观看| 久久精品国产a三级三级三级| 欧美日韩综合久久久久久| 亚洲美女视频黄频| 国产片内射在线| 人妻系列 视频| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 在线观看国产h片| 国产精品一二三区在线看| 午夜影院在线不卡| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 只有这里有精品99| 久久久久久久精品精品| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产免费现黄频在线看| 国产成人91sexporn| av国产久精品久网站免费入址| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 亚洲性久久影院| av网站免费在线观看视频| 欧美精品国产亚洲| 国产一级毛片在线| 久久这里有精品视频免费| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 大片电影免费在线观看免费| 一级毛片我不卡| 纯流量卡能插随身wifi吗| 免费看光身美女| 日本色播在线视频| xxxhd国产人妻xxx| 少妇 在线观看| 国产精品久久久久久久久免| 97超碰精品成人国产| 日韩av在线免费看完整版不卡| 成人漫画全彩无遮挡| 国产日韩欧美视频二区| 亚洲av成人精品一区久久| 国产成人精品在线电影| 欧美精品一区二区免费开放| 夫妻午夜视频| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 久久鲁丝午夜福利片| 欧美日韩视频精品一区| 日本爱情动作片www.在线观看| 欧美 日韩 精品 国产| 熟女av电影| 欧美bdsm另类| 视频中文字幕在线观看| 少妇人妻精品综合一区二区| 高清在线视频一区二区三区| 色94色欧美一区二区| 精品国产一区二区久久| 在线观看免费高清a一片| 久久久久精品性色| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 美女大奶头黄色视频| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 欧美日韩av久久| 亚洲无线观看免费| 有码 亚洲区| 乱码一卡2卡4卡精品| 观看av在线不卡| 亚洲精品第二区| 两个人的视频大全免费| 成年人午夜在线观看视频| 熟女电影av网| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 十八禁网站网址无遮挡| 日本av手机在线免费观看| 国产伦理片在线播放av一区| 夫妻午夜视频| 国产又色又爽无遮挡免| 男女国产视频网站| 91精品一卡2卡3卡4卡| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 丝瓜视频免费看黄片| 欧美精品一区二区免费开放| 在线观看www视频免费| 这个男人来自地球电影免费观看 | 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 久久精品夜色国产| 九九在线视频观看精品| 丰满少妇做爰视频| 老司机影院毛片| 国产高清有码在线观看视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 激情五月婷婷亚洲| 日韩成人伦理影院| 久久午夜综合久久蜜桃| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 国产成人a∨麻豆精品| 精品少妇黑人巨大在线播放| 日日爽夜夜爽网站| 色94色欧美一区二区| 一二三四中文在线观看免费高清| 亚洲无线观看免费| 天美传媒精品一区二区| 亚洲久久久国产精品| 国产精品女同一区二区软件| 久久国产精品男人的天堂亚洲 | 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产乱人偷精品视频| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 黄色怎么调成土黄色| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 最黄视频免费看| 亚洲欧美一区二区三区国产| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 丝袜脚勾引网站| 大香蕉久久网| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲国产色片| 久热这里只有精品99| 欧美bdsm另类| 精品一区二区三区视频在线| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲美女视频黄频| 在线 av 中文字幕| 久久精品国产亚洲av涩爱| 日韩中文字幕视频在线看片| 免费黄色在线免费观看| 久久久久国产网址| 亚洲av福利一区| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 国产熟女欧美一区二区| 日韩强制内射视频| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产69精品久久久久777片| 黄片无遮挡物在线观看| 丰满饥渴人妻一区二区三| 成人手机av| 亚洲成人一二三区av| 亚洲精品,欧美精品| 少妇熟女欧美另类| 亚洲精品自拍成人| 丝袜在线中文字幕| 国产一区二区在线观看日韩| 成年av动漫网址| 少妇人妻久久综合中文| 极品少妇高潮喷水抽搐| 亚洲av福利一区| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 在线观看三级黄色| 国产av一区二区精品久久| 国产片内射在线| 男人添女人高潮全过程视频| 国产精品三级大全| 亚洲国产精品999| 国国产精品蜜臀av免费| 国产又色又爽无遮挡免| 中文字幕最新亚洲高清| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 日日摸夜夜添夜夜爱| 欧美激情国产日韩精品一区| 精品少妇久久久久久888优播| 五月开心婷婷网| 一二三四中文在线观看免费高清| 久久国产精品大桥未久av| 亚洲精品国产av成人精品| 国产免费福利视频在线观看| 九色亚洲精品在线播放| 亚洲精品视频女| 亚洲av综合色区一区| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 99热6这里只有精品| 如日韩欧美国产精品一区二区三区 | 国产又色又爽无遮挡免| 91在线精品国自产拍蜜月| kizo精华| 国产精品女同一区二区软件| www.av在线官网国产| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 天美传媒精品一区二区| 免费av不卡在线播放| 精品少妇内射三级| 亚洲av日韩在线播放| 在线免费观看不下载黄p国产| 久久99蜜桃精品久久| 晚上一个人看的免费电影| 亚洲怡红院男人天堂| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 日韩亚洲欧美综合| 伊人亚洲综合成人网| 亚洲精品国产av成人精品| 女性生殖器流出的白浆| 亚洲av福利一区| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 久久ye,这里只有精品| 免费人成在线观看视频色| 激情五月婷婷亚洲| 少妇高潮的动态图| 色婷婷久久久亚洲欧美| 在线观看免费日韩欧美大片 | 成人国产av品久久久| 丰满乱子伦码专区| 91精品三级在线观看| 好男人视频免费观看在线| 满18在线观看网站| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲av.av天堂| av专区在线播放| 色视频在线一区二区三区| 夫妻性生交免费视频一级片| 99久久精品国产国产毛片| 日韩av在线免费看完整版不卡| 丝袜在线中文字幕| 亚洲国产av影院在线观看| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 男女高潮啪啪啪动态图| 亚洲无线观看免费| 一级毛片我不卡| 久久免费观看电影| 18禁观看日本| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 少妇的逼水好多| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 三级国产精品欧美在线观看| 免费看av在线观看网站| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 午夜视频国产福利| 在线观看免费高清a一片| 寂寞人妻少妇视频99o| 国产精品一二三区在线看| 日本wwww免费看| 黄色欧美视频在线观看| 日本av手机在线免费观看| 国产有黄有色有爽视频| 97精品久久久久久久久久精品| 国产一区二区在线观看日韩| 中文字幕久久专区| 久久青草综合色| 插逼视频在线观看| 少妇 在线观看| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 精品视频人人做人人爽| 国产高清有码在线观看视频| 国产免费福利视频在线观看| 国产精品久久久久久精品古装| av免费在线看不卡| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲高清免费不卡视频| 亚洲一区二区三区欧美精品| 99久久人妻综合| 欧美国产精品一级二级三级| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 曰老女人黄片| 欧美日韩视频精品一区| 日本欧美视频一区| 久久青草综合色| 国产免费福利视频在线观看| 欧美亚洲日本最大视频资源| 在线观看三级黄色| 日本黄色日本黄色录像| 99久久精品国产国产毛片| 日本与韩国留学比较| 精品亚洲成国产av| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产av精品麻豆| 韩国av在线不卡| 亚洲美女视频黄频| 国产精品国产av在线观看| 国产成人免费无遮挡视频| 男的添女的下面高潮视频| 中文字幕免费在线视频6| 精品久久久久久久久av| 看十八女毛片水多多多| 97精品久久久久久久久久精品| 一区二区av电影网| 18+在线观看网站| 国产免费视频播放在线视频| 日韩一本色道免费dvd| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 97在线视频观看| 国产精品一区二区三区四区免费观看| a 毛片基地| 一区二区av电影网| 国产精品人妻久久久久久| 最后的刺客免费高清国语| 在线观看免费日韩欧美大片 | 99九九线精品视频在线观看视频| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| a级毛色黄片| 亚洲精品乱久久久久久| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 国产精品秋霞免费鲁丝片| 少妇的逼水好多| 亚洲国产最新在线播放| av播播在线观看一区| 国产日韩欧美在线精品| 国精品久久久久久国模美| 日本免费在线观看一区| 丰满饥渴人妻一区二区三| 黑人高潮一二区| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 欧美精品亚洲一区二区| 亚洲综合色惰| 欧美+日韩+精品| 成人无遮挡网站| 街头女战士在线观看网站| 九九爱精品视频在线观看| 九色成人免费人妻av| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| a 毛片基地| 日本vs欧美在线观看视频| 人妻一区二区av| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 99热国产这里只有精品6| 国产午夜精品一二区理论片| 午夜福利影视在线免费观看| 日本午夜av视频| 久久久精品免费免费高清| 成人无遮挡网站| 制服诱惑二区| 男人添女人高潮全过程视频| 精品少妇内射三级| 日本与韩国留学比较| 中文字幕久久专区| 大片免费播放器 马上看| 只有这里有精品99| 日韩视频在线欧美| 亚洲高清免费不卡视频| 成人手机av| 中文字幕久久专区| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 日本与韩国留学比较| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产精品无大码| 国产免费又黄又爽又色| 日日爽夜夜爽网站| 国产极品天堂在线| 极品少妇高潮喷水抽搐| 免费观看性生交大片5| 亚洲精品自拍成人| 在线观看一区二区三区激情| 久久97久久精品| 国产极品天堂在线| 国产色婷婷99| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 欧美精品一区二区免费开放| 久久这里有精品视频免费| 国产在视频线精品| 26uuu在线亚洲综合色| 久久亚洲国产成人精品v| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲综合色惰|