基于视觉显著性和脉冲耦合神经网络的成熟桑葚图像分割

基于全局对比度的显著性区域检测，有基于直方图和基于区域的两种方法

Significant detection SWD--Matlab

GBVS经典的显著性检测方法，可以与自己所做的显著性方法进行比较

这是基于卷积神经网络CNN的显著图计算源码。压缩包内含有训练及测试两个部分,可以直接下载解压后运行。

这是基于多尺度图结构的显著图计算方法源码。编程语言为matlab,文件完整,可以直接下载解压后运行。

SaliencybasedonInformationMaximization原文代码，用于显著性检测，可以和其他方法进行比较。

三个图像显著性区域特征提取方法三步，滤波+颜色空间转换+计算SaliencyMap

集成了显著性检测方法中的四个最有典型代表意义的方法，FT HC LC AC。

图片显著性提取，特征提取，代码使用matlan描述，是图像显著性提取，找出感兴趣区域，进而进一步分类

针对现有显著性检测方法存在背景抑制效果差和前景分辨率低的问题,提出一种基于背景抑制和前景更新的显著性检测方法。首先利用MR(manifold ranking)算法计算背景先验图,通过超像素分割算法提取