基于稀疏直方图的区域对比度显著性检测

包含原图和GT标注图

一种基于区域显著性的红外图像目标分割方法.

基于FPGA对比度有限的自适应直方图均衡算法的实现，该算法代码使用在暗环境中更合适。

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

针对复杂背景和运动条件下视频显著性区域检测准确度不高的问题，提出了一个新的时空一致性优化模型，并基于颜色空间分布和运动空间分布特征，结合时空一致性优化方法构建一个新的时空显著性区域检测模型，改进复杂运

图像直方图(英语:Image Histogram)是用以表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。这种直方图中,横坐标的左侧为纯黑、

基于opencv4.10的clahe限制对比度自适应直方图增强算法的代码。

本程序用c++调用OpenCV函数实现了通过直方图均衡化来增强图像对比度，内涵处理前后效果图。

基于视觉显著性的图像分割PPT，详细介绍了几种最经典的视觉显著图获取方法，并介绍了视觉显著性在图像分割上的应用。

用于多曝光图像融合，本文算法，利用了人眼视觉识别的特点进行了显著性分析，并以此作为权重进行融合。