显著性区域检测

此文档为帮助初学视觉显著性的朋友，体验显著性检测方法的效果，代码为matlab类。

本代码是清华大学程明明在2011年CVPR上发表的一篇关于视觉显著性的文章，用C++编写，效果非常好。

近年来，对零假设显著性检验的批评不断，本文就是统计大牛Cohen对于围绕显著性检验的使用过程中的一些误区的解读，以及该如何更加谨慎的使用统计方法而写的文章。Cohen描述的NHST的逻辑为：如果零假设

如资源名，matlab的程序，运行起来挺快的，我的matlab是2014a

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

提出了基于时域信息与显著性信息融合的地面运动目标检测算法。首先利用时域信息快速提取运动目标,然后在预选目标的扩展区域内利用显著性检测目标,最后将时域检测结果与显著性检测结果相融合以最终检测到运动目标。

论文仅供学习参考使用。 本文的重点研究内容是基于区域的图像分割及视觉显著性算法。对于图像分割算法,本文主要分析分割算法的不足,通过改进算法的不足,提出一种基于像素袋的图像分割算法。本文分别从主观视觉角

针对当前图像显著性检测算法存在的边缘检测不清晰和内部不均匀的问题,提出一种基于无向权重图和多特征传播的图像显著性检测方法。首先以超像素为节点构建无向图,并改进边界超像素的连接方式。在改进图的基础上利用

针对当前图像显著性检测算法存在的检测不准确和边缘不清晰问题,提出基于改进的贝叶斯公式融合算法。采用compactness先验得到初级显著图,并以初级显著图作为训练样本,采用多核学习方式得到次级显著图,

针对增强现实系统在复杂环境中跟踪注册稳健性不足以及特征搜索空间大的问题,提出一种结合显著性检测的混合跟踪注册方法。首先,利用均值漂移迭代运算预测候选目标位置,建立峰值位于目标中心的二维高斯函数,生成融