显著性检测MSRA10K图像数据

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

简单图像显著性特征提取matlab代码，代码仅有几行，很容易实现,效果比较明显。

研究图像显著性的几篇好的论文，都是英文的

基于背景连续性先验知识,提出了一种新的显著性检测方法。该方法首先对图像进行超像素分割,寻找任意一组超像素间的最短长度路径,并根据路径中的超像素与路径首尾两端的超像素的色彩差异计算出超像素的前景权重。经

利用U2net算法对DUTS数据集进行显著性目标检测的方法。通过重新实现预处理transform、利用混淆矩阵计算网络性能和迁移学习预训练权重等操作，能够完成高效准确的目标检测任务。该算法对计算机视觉

文件中包括图像显著性检测数据集SDE2和PASCAL-S的原图和GT文件

论文仅供学习和参考。 综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征; 在条件随机场框架下融合这些特征, 通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测; 结合区域标

为适应不同终端显示多样化的要求，需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知（content-aware）的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题，提出了一个基于离散余弦变换（

Globa l Contrast based Salient Region Detection Ming-Ming Cheng, Tsinghua University cVPR 2011 自动化学院

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标，提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况，提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大