Itti经典的视觉显著性检测MATlab代码,本人亲自测试,可以运行!
收集了关于显著性区域检测的论文及matlab代码,包括graph-basedvisualsaliencydetection,imagesignature,globalcontrastbasedsali
显著性检测数据集PASCAL-S,内含有850张原始图片及GT标注图
一种基于布尔图的显著性检测模型,在眼动集上有非常好的效果
为了降低直方图计算的时间复杂度,关键在于减少图像颜色数量。真彩色图像包含 256³ 种颜色,远大于图像像素总数。仅使用亮度通道可以将颜色数量减少到 256,但这仍然很大。一种改进方法是量化颜色空间
显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性,但是对像素的选取通常是固定的,容易忽略图像中物体的边界信息,导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉注意机制,提出了一种新的基于超像素和马
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
提出一种基于超像素时空特征的视频显著性检测方法。所提方法可对图像进行超像素分割, 提取颜色梯度和运动梯度特征, 以构建超像素级时空梯度图。用平均加权测地距离来衡量时空梯度图上每一个超像素相对于其邻域的
尽管基于颜色量化的颜色直方图能够有效地计算颜色对比度,但量化过程本身可能引入误差。这是因为一些相似的颜色可能被量化为不同的值,从而导致结果的不准确性。为了减少这种随机性对显著性值计算产生的噪声干扰,可
有助于做图像处理方面的参考!CNN深度学习网络可视化探究其运行机制,核心在于它究竟自动提取什么样的特征,经过卷积层、池化层,特征都是分布式表达的,每个特征反映在原图上都会有重叠,故希望建立特征图与原图
