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显著性检测代码与图像_HCLC_AC_FT算法_

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简介：
简介：本项目提供了一种基于HCLC和AC_FT的显著性检测代码及测试图像集。该方法在计算机视觉领域用于自动识别图片中的关键区域，适用于网页抓取、目标跟踪等场景。 实现了显著性检测HC/LC/AC/FT的C++算法，并附带测试图片。

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  • 显著性检测代码与图像_HCLC_AC_FT算法_
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    简介：本项目提供了一种基于HCLC和AC_FT的显著性检测代码及测试图像集。该方法在计算机视觉领域用于自动识别图片中的关键区域，适用于网页抓取、目标跟踪等场景。 实现了显著性检测HC/LC/AC/FT的C++算法，并附带测试图片。
     
  • 基于Matlab的图像显著性检测算法代码-16_3版本
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    这段简介可以描述为：“基于Matlab的图像显著性检测算法代码-16_3版本”是一款利用MATLAB编程环境开发的软件工具，专门用于自动化识别和突出显示数字图像中的重要特征区域。此版本（16.3）代表了该工具持续改进与优化的结果，在性能、准确度及用户友好性方面均有所提升。 图像显着性检测算法的Matlab代码可以用于自动识别图片中最吸引注意力的部分。这类算法通常基于视觉注意理论，旨在模拟人类视觉系统对显著区域的选择机制。实现这样的功能需要理解和应用诸如颜色、亮度以及纹理等特征来计算每个像素的重要性得分，并最终生成一张突出显示这些重要区域的地图或掩模。 在Matlab中编写图像显着性检测代码时，开发者可以利用现成的工具箱和库函数，如图像处理工具箱中的色彩空间转换功能（rgb2hsv, rgb2gray）来提取颜色特征；使用滤波器进行边缘检测以捕捉纹理信息。此外还可以通过自定义公式或借鉴已发表的研究成果来自行开发算法模型。 具体实现时需注意优化计算效率与结果准确性之间的平衡，同时也要考虑到不同应用场景下的适应性调整参数设置。
     
  • RC代码显著性检测-MATLAB-SALIENCY-DETECTION-METHODS: 显著性检测方法
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    本项目提供多种基于MATLAB实现的显著性检测算法，包括但不限于SALIENCY相关技术，适用于图像处理与计算机视觉领域研究。 文章《基于多图流形排序的图像显着性检测》中所用对比算法源码链接如下：HC、RC、AC、HS、SR、FT、MSS、GS、MR、BFSS、RW、HDCT、BMA和RR。
     
  • MATLAB中的图像显著性区域检测代码
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    本代码实现基于MATLAB的图像显著性区域检测算法，通过分析图像特征提取视觉显著区域，为图像处理和计算机视觉任务提供有力工具。 本段落档包含一个主文件和八个函数文件。经过对多个图片进行实验处理后，所有内容均能正常运行。
     
  • 经典算法的显著性检测代码.zip
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    本资源包含多种经典算法实现的图像显著性检测代码，适用于计算机视觉领域的研究与应用开发，帮助用户快速理解和实验不同算法的效果。 显著性检测算法的MATLAB代码包括Itti、SR、FT和GBVS方法，并且使用了MSRA-B100数据集中的多张原始图片及其对应的GT（Ground Truth）图片进行测试。
     
  • 图像处理中的图像显著性区域检验.zip_socialky8_streetyw8_图像显著性_区域检测
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    本资源探讨了在图像处理领域中，如何通过算法识别和分析图像中的显著性区域，旨在提高计算机视觉应用的效率与准确性。通过特定技术实现对复杂场景下关键信息的有效提取与理解，促进图像检索、目标跟踪等领域的研究进展。 在图像处理领域，显著性检测是一项重要的技术，旨在识别并突出图像中最吸引人注意力的部分。这项技术对于诸多应用如视觉搜索、图像摘要、目标检测、视频分析等至关重要。 标题中的“显著性区域检验.zip”暗示这是一个包含关于图像显著性检测算法或应用的压缩文件。“socialky8”和“streetyw8”可能是项目代号或者特定的数据集名称，它们可能用于测试或训练图像显著性模型。标签明确指出这是与图像处理相关的技术，并强调了主题焦点。 在进行图像显著性检测时，通常涉及以下几个关键步骤： 1. **预处理**：包括灰度化、去噪（如使用高斯滤波器）和直方图均衡化等操作，以提高后续处理的效果。 2. **特征提取**：计算色彩、纹理和边缘等低级视觉特征。这些特征有助于识别图像的不同区域和对象。 3. **局部显著性计算**：通过比较相邻像素或区域间的特性差异来确定每个像素的显著值。常用的算法包括对比度检测和边缘强度检测。 4. **全局显著性集成**：将局部显著性值结合形成一张全局显著图，这一步通常涉及平滑、区域生长等优化过程以确保一致性与连通性。 5. **分割与后处理**：通过二值化或阈值处理方法从背景中分离出显著的图像区域。后处理可能包括去除小块噪声和连接断开的显著区域以提高质量。 6. **评估与应用**：使用精确率、召回率等指标来量化模型性能，这些结果可以应用于诸如图像摘要和视觉注意力模型等领域。 “显著性区域检验”压缩文件中包含实现上述过程的代码、测试图像以及相关论文资料。通过分析该资源的内容，我们可以深入了解原理并改进现有算法或开发新的应用。对于研究人员来说，这是一个宝贵的工具以推动他们在计算机视觉领域的研究和发展。
     
  • 基于MATLAB的AIM显著性检测算法代码
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    本代码实现了一种名为AIM的图像显著性检测算法，使用MATLAB编程语言开发。该算法有效识别图片中关键区域，适用于视觉注意力模拟与目标定位研究。 AIM显著性检测算法为计算机视觉领域的同学们提供了便利，方便他们进行对比实验。
     
  • 图像处理中的频域显著性检测_Salient_Detection_IT_Matlab显著性
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    本文探讨了基于Matlab平台的图像处理技术中，如何利用频域分析进行显著性目标检测的方法和应用，旨在提升图像识别与理解的效率。 我们从频域的角度分析了五个最先进方法在创建显著性图过程中所使用的信息内容。这五种显著性检测器分别是Itti等人（IT）、Ma和Zhang等人（MZ）、Harel等人（GB）、Hou和Zhang等人（SR）以及Achanta等人（AC）。我们提出的方法称为IG。选择这些算法的原因包括文献引用量（经典的IT方法被广泛引用），近期研究进展（GB、SR和AC是最新的技术成果），以及多样性考量：IT是基于生物驱动的，MZ完全是计算性的；GB是一种混合方法；SR通过估计频域来确定显著性；而AC则能够输出全分辨率地图。
     
  • 图像显著性检测算法Matlab代码-CIAP2017：利用深度挖掘的多层反向传播技术进行显著性检测
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    本作品为CIAP2017会议提交的基于深度学习的图像显著性检测算法Matlab实现，采用多层反向传播技术优化模型参数。 图像显着性检测算法的MATLAB代码基于一篇论文《基于深度挖掘的多层反向传播显着性检测算法》已经出版并获得祝贺。该文扩展版本“多层反向传播显着性检测算法及其应用程序”已在MultimedToolsAppl2018中发布。 摘要：图像显着性检测是多媒体领域的一个活跃话题，已提出了多种算法。大多数先前关于显着性检测的工作都集中在二维图像上。然而，在包含多个对象或复杂背景的某些情况下，它们的表现并不稳健且无法满足需求。最近，3D视觉信息为显着性检测提供了强大的提示。 本段落中我们提出了一种基于深度挖掘的多层反向传播显着性检测算法，并利用了来自三个不同层次图像中的深度提示。对两个具有挑战性的数据集进行评估后发现，我们的算法优于现有技术。 框架和代码：可以在相关资源页面下载源代码。 使用说明： 1. 将测试图片添加到./center_prior/Image/ 和 ./Image/, 然后运行 center_prior 以获取中心图像在./center_prior/center_res中。
     
  • 基于Matlab的图像显著性检测算法- Saliency2013：高光谱图像中显著目标识别
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    本研究提出了一种基于Matlab开发的Saliency2013算法，专门用于在高光谱图像中精准定位和识别具有显著性的目标。该方法结合了先进的计算机视觉技术和机器学习模型，有效提升了对复杂背景下的目标检测能力，为遥感、医学成像等多个领域提供了一种新的分析工具。 图像显着性检测算法matlab代码用于2013年高光谱图像中的显著目标检测介绍该存储库包含ICIP论文《高光谱图像中的显著目标检测》中描述的算法源代码。更多详细信息可以在相关文献中找到。此软件包已在64位Windows计算机上使用Matlab 2013a进行了测试。 此代码仅用于研究目的，如果发现对您的研究有用，请参考以下引用： @inproceedings{Liang2013， 作者={Liang, Jie and Zhou, Jun and Bai, Xiao and Qian, Yuntao}， 书名={2013 IEEE国际图像处理会议}, 月份={sep}, 页面={2393--2397}, 发布者={IEEE}, 标题={{高光谱图像中的显著物体检测}}, 年份={2013} } 安装步骤： 下载代码：使用git clone命令。 下载高光谱图像。 将代码文件夹添加到Matlab的工作目录中。 运行Demo.m 如果有任何问题或发现错误，欢迎提供反馈。