OpenCV—python 图像显著性检测算法—HC/RC/LC/FT 文章目录 一、显著性检测研究现状 二、基于谱残差法的显著性检测 三、基于全局对比度图像显著性检测(LC) 2.1 基于直方图对比度的显著性检测(HC) 2.2 基于区域的对比度方法(region-based cont...
论文提出了HC和RC两种显著性检测的算法,在本质上,HC和上面的LC没有区别,但是HC考虑了彩色信息,而不是像LC那样只用像素的灰度信息,由于彩色图像最多有256 x 256 x 256种颜色,因此直接基于直方图技术的方案不太可行了。但是实际上一幅彩色图像并不会用到那么多种颜色,因此,作者提出了降低颜色数量的方案,将RGB各分...
image_gray_copy = (image_gray_copy - np.min(image_gray_copy)) / (np.max(image_gray_copy) - np.min(image_gray_copy)) 代码链接:https://github.com/asdfv1929/Saliency_LC_Algorithm 结果展示 原图: 显著图:
代码 链接:pan.baidu.com/s/17d7d_B 提取码:lg4y论文链接 sci-hub.hkvisa.net/10.1 7. 其他算法代码: LC:GitHub - asdfv1929/Saliency_LC_Algorithm: 图像显著性检测算法 - LCAIM: GitHub - nicyyyy/AIM: Model of Attention Based on Information MaximizationDRFI: github.com/playerkk/drf ...
LC：GitHub - asdfv1929/Saliency_LC_Algorithm: 图像显著性检测算法 - LC AIM:GitHub - nicyyyy/AIM...
1 显著区域检测及分析方法 2基于直方图比照度的检测方法 3基于区域比照度的检测方法 4 总结与展望 SalientRegionofimage ❖什么是图像的显著性区域?显著性源于视觉的独特性、不可预测性、稀缺性以及奇异性，并且是由颜色、梯度、边缘、边界等图像所致。人们普遍认为，大脑更容易响应图像中的高比照度区域的刺激。文章...
显著性就是可以快速引起你注意的对象或者物体,在图像或者视频中显著性检测的结果往往是图像或者视频中对象,在神经学科中显著性检测被描述为注意力机制,目的是聚焦或者缩小看到的对象场景重要部分,显著性检测可以自动处理图像中对象表示。显著性检测可以让对象检测,图像分割等算法更加聪明与高效的工作。
Zhai[6]提出的LC(Luminance-based Contrast)方法使用像素的灰度特征计算全局对比度,以此判断显著性。Harel[7]提出GBVS(Graph-Based Visual Saliency)算法对图像中不同像素建立马尔可夫链,通过其平稳分布来计算图像的显著性。而后Hou[8]以纯数学的角度提出SR(Spectral Residual)方法,由振幅谱中的谱残差计算得到显著图。
4、,根据公式计算:,黄色出现的概率接近于0,红色出现的概率接近于1,Zhai和Shah仅仅使用了亮度来减少颜色的数量,在这个基础上他们提出了用于图像显著区域检测的LC检测。,先将每个颜色通道量化成12个份,将颜色减少到12*12*12,再将出现频率较小的颜色丢掉,保留高频出现的颜色。,然而,真彩色空间包含256*256*256种可能...
首先，构建跨层特征融合模块自适应地从输入特征中选择互补分量，减少特征差异，避免特征不准确整合，以更...