Advertisement

图像显著性评估（包括GBVS、Itti和SR(Spectral Residual)方法）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该文档包含了三个针对图像显著性的代码实现，每个模型都独立地放置在一个单独的文件夹中，并以其对应的模型名称进行命名。这三个模型分别是ITti模型、GBVS模型和SR模型，它们均采用MATLAB语言进行编程，下载完毕后可以直接在MATLAB环境中进行运行。此外，该文件还包含一个指向相关资源的链接。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 图像显著性分析（GBVS、Itti、SR）
    优质
    简介：本研究探讨了三种主流的图像显著性分析方法——GBVS、Itti模型及SR算法，旨在比较它们在不同场景下的表现与应用。 此文件包含三个关于图像显著性的代码，每个模型单独存放在一个以该模型名称命名的文件夹内。这三个模型分别是ITTi、GBVS 和 SR 模型，并且它们都是使用MATLAB实现的。下载后可以直接在MATLAB中运行这些代码。
     
  • GBVS显著性检测方法
    优质
    GBVS显著性检测方法是一种基于Graph-Based Visual Saliency（GBVS）理论的图像处理技术，用于自动化识别并突出显示图片中的重要元素或区域。该方法通过模拟人类视觉注意机制，有效提取出具有高吸引力的对象和场景特征，广泛应用于计算机视觉、机器人导航及图像检索等领域。 GBVS经典的显著性检测方法可以与自己所做的显著性方法进行比较。
     
  • GBVS显著性检测（含经典IT算法）
    优质
    本项目介绍了一种改进的显著性检测方法GBVS，并包含经典的 Informative Texture (IT) 算法，用于图像处理和计算机视觉领域。 在计算机视觉领域，显著性检测是一项关键任务，旨在识别图像中的重要或吸引人注意力的区域，并将这些区域称为显著区。本段落档主要包含了两种经典的显著性检测算法：GBVS（Guided Bystander Visual Saliency）和IT（Information Theoretic），这两种方法对于研究人员及开发者进行对比实验非常有价值。 GBVS是由Harel、Kolkin和Perona在2007年提出的，它是一种基于图形模型的显著性检测方法。该算法的核心思想是利用图像的局部与全局信息来指导显著性的预测过程。具体来说，首先计算每个像素点的局部对比度，并通过传播机制将这些信息在整个图像中扩散以形成一个全局的显著图。GBVS的一个优点在于它能够处理复杂场景，并且考虑了边缘和纹理的信息，使得结果更加接近人类视觉系统对显著性区域的认知。 IT（Information Theoretic）算法则基于信息理论，主要利用不同区域之间的互信息及熵来确定哪些区域是具有高信息量的。通过最大化图像区域内各点间的不确定性度量——即其熵，并减少它们之间相互关联的程度，该方法可以识别出那些既包含丰富数据又与其他部分差异显著的区域作为显著区。 这两种算法在实际应用中各有特点：GBVS通常能生成较为平滑且适用于复杂场景的显著图，但可能对某些细节不够敏感；而IT算法则更注重于信息分析，并能够较好地捕捉边缘和细节特征，但在一些情况下可能会产生过多的小块分割。为了使用这些算法，用户需要理解其基本原理并熟悉编程语言如Python以及相关的计算机视觉库。 在进行对比实验时可以考虑以下几点： - 不同类型图像对不同算法的性能表现（自然场景、人造物体等）。 - 算法运行效率指标（例如计算时间及内存使用情况）。 - 显著性图的质量评估标准，包括平滑度、准确性以及边缘保持能力等方面的表现。 - 与人工标注显著区域的一致程度评价。 通过记录每一步实验结果并分析不同条件下算法表现差异，可以帮助理解其工作原理，并为改进现有方法或开发新方案提供启示。结合深度学习模型等其他技术手段也能进一步优化显著性检测效果。掌握GBVS和IT这两种经典算法对于增强计算机视觉项目的研究与实践能力有着重要意义。
     
  • ITTI视觉显著性的MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的ITTI视觉显著性检测算法的代码资源。通过模拟人类视觉系统处理方式，该工具能有效识别图像中的重要区域，广泛应用于计算机视觉领域如注意力引导、目标检测等场景。 资源是ITTI视觉显著性模型的MATLAB代码，下载后可以直接使用。解压文件后打开zj.m并运行即可进行测试，提取得到的显著图会直接显示出来。同时考虑到灰度图像可以使用的边缘显著度等需求，去掉了与颜色相关的显著图计算，并封装成了函数ITTI_Model。通过S=ITTI_Model(img)调用该函数即可使用模型。 相关资料可以在博客中找到（原文链接未提供）。谢谢！
     
  • 基于GBVS算法的图像显著区域检测（MATLAB）
    优质
    本研究采用GBVS算法在MATLAB环境下进行图像处理，专注于检测和提取图像中的显著区域，以实现高效的视觉注意力模拟。 基于图形的视觉显著性（GBVS）检测算法利用标准技术从一幅图像中提取一系列特性，如强度、方向、颜色和对比度等以形成低阶特征图，并在不同特征图谱下定义马尔科夫链。然后将这些信息均衡分布在图像上，通过GBVS显著性检测算法对图像进行处理，从而提取出显著区域并生成显著图。
     
  • GBVS视觉显著性代码详解
    优质
    《GBVS视觉显著性代码详解》是一份深入解析基于GBVS模型的计算机视觉技术文档，详细介绍了如何利用该模型进行图像处理及分析。 GBVS是一种基于itti模型的改进算法，对于研究视觉显著性和注意机制的研究人员非常有用。
     
  • GBVS显著区域提取算法
    优质
    GBVS显著区域提取算法是一种基于Graph-Based Visual Saliency原理开发的方法，用于从图像中自动识别并突出显示重要或吸引注意力的区域。这种方法能够有效提升计算机视觉领域内的目标检测和场景理解能力。 GBVS显著区域提取算法的MATLAB代码可以直接运行。
     
  • 基于Matlab的显著性检测SR算法
    优质
    本研究提出了一种基于Matlab开发的显著性检测SR（Salient Region）算法。该方法通过优化处理流程，提高了图像中显著区域识别的精度和速度。 显著性检测（Salient Region Detection, SR）是计算机视觉领域中的一个关键研究方向，其目标是从图像或视频中自动识别出最吸引人注意力的区域。本项目关注的是侯晓迪博士提出的一种不依赖先验信息的快速SR算法，并且该算法已经使用MATLAB语言实现。 在这一过程中，通常包括以下步骤： 1. **预处理**：对输入图像进行灰度化、归一化和滤波等操作以减少噪声并提取基本特征。在这个项目中可能采用了MATLAB内置函数来完成这些任务。 2. **特征提取**：算法会计算色彩、纹理及边缘强度等多种视觉特征，帮助区分不同的视觉元素。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱用于便捷地提取各种视觉特性。 3. **特征融合**：将不同模态的多维特征有效结合以综合判断显著性区域的位置和大小。侯晓迪博士提出的SR算法可能应用了特定的融合策略如加权平均或基于机器学习的方法。 4. **显著性评分**：根据特征融合的结果，每个像素或区域都会获得一个表示其显著性的分数值，分值越高则表明该位置越重要。 5. **后处理**：为了消除小尺寸噪声斑点并连接相邻的显著区段，通常会执行开闭运算以及连通组件分析等操作。MATLAB同样提供了这些功能的支持。 6. **可视化**：算法输出通常是二元或灰度图像，高值区域代表显著区域。结果一般通过不同的颜色或者亮度来表示不同级别的突出程度。 在编写代码时，开发人员通常会将程序划分为多个部分如数据读取、预处理、特征提取等，并可能利用MATLAB面向对象编程特性封装各步骤为类以提高模块化和复用性。 实际应用中，这种SR算法可用于智能监控系统、视频摘要生成及图像检索等领域。它能够帮助快速定位并聚焦于关键信息区域，从而提升后续任务的效率与准确性。 该基于MATLAB实现的SR显著性检测算法通过有效的特征提取技术和高效的计算方法为计算机视觉和图像处理领域的研究者提供了一个实用工具。深入了解其源代码有助于掌握显著性检测的核心技术，并将其应用到个人项目中去。
     
  • 基于MATLAB的图像显著性MR方法代码
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB实现的图像显著性检测算法——标记响应（MR）方法。通过模拟人类视觉注意机制，该代码能够有效识别并突出显示图片中的重要区域。 图像显著性MATLAB代码：将需要检测的灰度图像放入test文件夹中，然后运行demo.m即可。
     
  • 基于显著性的多曝光图像融合方法
    优质
    本研究提出了一种新颖的基于显著性分析的多曝光图像融合技术，旨在优化图像质量，增强视觉效果，尤其在高动态范围场景中表现卓越。 本段落算法用于多曝光图像融合，通过利用人眼视觉识别的特点进行显著性分析，并以此作为权重来进行融合。