| Summary: | En el presente trabajo es desarrollado un algoritmo para detectar las regiones salientes en las imágenes en el espacio de los quaternions. Para obtener mapas de regiones salientes, una pirámide Gaussiana es creada para procesar imágenes a diferentes escalas mediante dos enfoques (local y global) conservando los objetos predominantes. Las imágenes son representadas en el espacio de los quaternions donde se conserva la relación entre los espacios de color RGB y HSV utilizando rasgos. En el enfoque local (dominio espacial), las imágenes son divididas en parches para la comparación entre el módulo y la fase del quaternion y es desarrollada una variante nueva del descriptor Quaternion Local Binary Patterns. En el enfoque global, las imágenes son procesadas en el espacio de la frecuencia de Fourier para quaternions, donde el espectro del módulo es transformado mediante un filtro pasa baja y es reconstruida la información para obtener un mapa global. El mapa final de regiones salientes es logrado mediante una combinación ponderada de los mapas locales y el global, para después aplicar una función de center bia y un refinamiento al mapa final. Para comprobar la eficacia del algoritmo propuesto es validado mediante la métrica error medio absoluto en la base de datos ECSSD-1000 y comparado con otros algoritmos del estado del arte.
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