Advertisement

Matlab层次分析代码-Saliency-Tree-A-Novel-Saliency-Detection-Framework:...

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab层次分析代码-Saliency-Tree-A-Novel-Saliency-Detection-Framework:...
    优质
    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。
  • RC代码显著性检测-MATLAB-SALIENCY-DETECTION-METHODS: 显著性检测方法
    优质
    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。
  • 高效的Saliency工具箱
    优质
    高效的Saliency工具箱是一款专为计算机视觉领域设计的软件库，它提供了多种先进算法来计算图像或视频中的显著性图，便于用户快速开发相关应用。 可以运行的Saliency ToolBox可用啦。
  • MATLAB层次分析法的代码
    优质
    本代码运用MATLAB实现层次分析法（AHP），适用于决策问题中多准则评估。通过建立判断矩阵及一致性检验进行权重计算，帮助用户解决复杂选择问题。 数学建模常用的层次分析法MATLAB源码可以运行，并且只需修改数据即可使用，十分便捷。希望对你的建模工作有所帮助，祝你顺利。
  • Matlab中的层次分析法代码
    优质
    本代码实现基于Matlab的层次分析法（AHP），适用于决策问题中复杂因素的量化与评估，提供权重计算及一致性检验功能。 层次分析法的Matlab代码主要用于计算各影响因子的权重。下载后可以替换为自己的数据使用。
  • 层次分析法MATLAB代码-NASTRAN_CoMatlab: NASTRAN_CoMatlab
    优质
    NASTRAN_CoMatlab 是一个利用MATLAB实现层次分析法（AHP）的工具，适用于基于NASTRAN的数据处理和工程应用。 层次分析的MATLAB代码NASTRAN兼容有限元（CoFE）是一个独立于结构分析与设计领域的开源程序，并采用面向对象的MATLAB语言编写实现。CoFE版本4.0是当前稳定版，模型定义使用的是NASTRAN格式输入文件中的批量数据部分，而案例控制和优化则通过MATLAB来完成设定。此外还提供了示例以帮助用户了解如何创建分析与优化实例，并附带了一个简易的图形界面用于预览模型及查看分析结果。 CoFE版本5.0正处于开发阶段，它对程序架构进行了全面重构以便于持续添加新功能，包括但不限于：支持矩形、圆柱和球体坐标系下的节点定义；改进了对象组成的源代码组织结构以简化使用流程；通过创建异构对象数组实现了分层的对象接口。此外还重新分配了各个类的责任范围来优化输入处理、模型构建、分析解决方案以及后期处理等环节的分工。 尽管CoFEv5.0的重大开发工作已经基本完成，但现阶段仍建议用户优先考虑使用CoFEv4.0版本进行实际操作和应用。
  • MATLAB中层次分析法代码详解
    优质
    本教程详细解析了在MATLAB环境下实现层次分析法（AHP）的代码，适合初学者和中级用户理解并应用该方法进行决策问题建模与求解。 层次分析法是数学建模中的常用模型之一。理解和掌握其一致性判断以及权重求解方法至关重要。这里详细介绍了相关代码讲解及层次分析法的一般步骤，并提供了三种求权重的方法。
  • 基于MATLAB的AHP层次分析法代码
    优质
    本代码基于MATLAB实现AHP（层次分析法），适用于决策问题中多准则评估。通过构造判断矩阵、计算权重和一致性检验，支持复杂决策过程中的量化分析。 AHP层次分析法的Matlab代码可以用于实现决策过程中的权重计算与比较矩阵构建等功能。这类代码通常会包括判断矩阵的一致性检验、特征向量求解等步骤，帮助用户在复杂问题中做出更为科学合理的判断和选择。