多曝光图像融合（基于显著性）

此文档旨在帮助初学图像处理的朋友了解视觉显著性检测，代码为matlab

资源包括图像检索，图像分割，草图提取的实现等，还有完整的论文，可以参考，运行效果很好。是一个完善的对图像显著性和相似性进行研究的完整的代码和论文，初学者和深入研究者均可参考。

针对已有的图像序列放大方法存在空间运动目标放大后细节不清晰的问题，提出基于视觉显著性的图像序列放大算法。算法首先采用视觉显著性技术获取空间运动目标区域；而后设计不同的放大策略；最后提出分区插值计算和区

基于双向显著性的遥感图像机场目标检测，朱丹，王斌，现有的全色遥感图像机场目标检测方法，对机场目标的直线特征利用得非常有限。本文提出一种同时利用自顶向下和自底向上双向显著性

一种基于区域显著性的红外图像目标分割方法.

基于显著性分析的立体图像视觉舒适度预测

融合重组和先验的显著性目标检测，李翠萍，陈振学，本文基于重组和先验两个角度提出一种融合的显著性目标检测方法。首先，对每幅输入图像采用过分割算法进行超像素分割，然后分别经

针对传统基于像素的显著性模型存在的边缘模糊、不适于低对比度环境等问题,提出一种基于双目视觉信息的显著性区域检测方法.采用简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像进行超像素分割,将生成的超像素区域进行合并

基于独立成分分析的多曝光图像融合方法,姚凯凯,黄颖,针对多曝光图像融合中存在部分细节信息无法有效保留,以及在部分场景中存在颜色失真的问题,本文提出了一种结合信号分解的多曝光

提出了一种新的自动抠图算法框架。首先,估计输入图像各个区域的模糊程度;其次,对图像进行显著性的计算;然后融合模糊度和显著性信息,大致分割出前景和背景,从而自动生成标注前景、背景、未知区域的三色图;最后