Saliency-Tree是一种新颖的目标显著性检测框架，基于MATLAB实现。该代码利用层次分析方法提高图像中目标区域的辨识度和突出显示效果。
层次分析MATLAB代码用于显着性树新颖性检测框架。此代码适用于以下论文：
Z. Liu, W. Zou, O. LeMeur，“显著性树：一种新颖的显著性检测框架”，IEEE Transactions on Image Processing，卷23号5，第1937-1952页，2014年5月。
该代码只能用于非商业目的。如果您使用我们的代码，请引用上述论文[1]。
此外，此代码需要VLFeat开源库以及以下文献的源码：
P. Arbelaez, M. Maire, C. Fowlkes, J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，卷33号5，第898-916页，2011年5月。
运行代码步骤如下：
（1）对于Windows用户，请先使用文献[2]的源码，并注意将“im2ucm.m”文件替换为ST_win\文件夹中的相应版本。这一步骤是为了生成与论文中结果一致的超等高线图（UCM）。我们通过调整大小因子0.5来加速处理过程。
然后，您需要创建用于超等高线图的MATLAB Mat文件，并按照上述说明操作即可完成代码运行。
5星
