色彩空间平滑化：基于显著性区域的检测方法

视觉显著性检测是机器视觉领域的关键技术之一。提出一种基于流形排名与迟滞阈值的检测方法,首先将图像划分成超像素集合,以之作为结点形成闭环图;再按照基于图的流形排名方法计算各个结点的显著值,形成图像的显著

利用神经网络提取的图像全局特征包含图像上的冗余信息，影响检索的精度，为了解决这个问题，提出了一种基于VGG16的改进网络结构、保留图像空间信息、提取图像显著性区域局部特征的算法。首先利用改进的网络对数

障碍物检测与分割是地面无人车辆环境感知领域中一项重要的任务。针对传统障碍物检测与分割算法的计算量大、分割精度较差等问题，提出了一种基于显著性分析的障碍物检测、分割优化算法。首先，利用基于频率调谐的方法

这是程明明的2011年CVPR的论文及其相关的一些论文，还有程的C++代码。

针对已有的图像序列放大方法存在空间运动目标放大后细节不清晰的问题，提出基于视觉显著性的图像序列放大算法。算法首先采用视觉显著性技术获取空间运动目标区域；而后设计不同的放大策略；最后提出分区插值计算和区

提出了一种基于Log-Gabor滤波的纹理和深度图融合优化的立体图像显著性检测模型,利用平面图像的显著性结合纹理与深度特征检测立体图像的显著性。通过改进的基于图的流行排序算法计算左视点的显著图;提取左

数学建模的时候自己找的显著性检验的几个有用的例子，感觉可以参考下，分享给大家

图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型, 提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割, 从而将原图像分成若干子区域

可见光红外图像融合技术对于提升成像区域的信息丰富程度具有重要意义。提出了一种基于多尺度分解和显著性区域提取的可见光红外图像融合算法。利用边缘保持的图像平滑算法,构建了多尺度图像分解框架,将图像分解为不

由于马尔可夫吸收链的显著性检测算法的先验信息过于简略使得检测得出的显著图片面且笼统,针对上述问题,本文推陈出新了一种新的算法做显著性检测,它结合了凸包先验和马尔可夫吸收链,从而可优化最终结果中的图像信