这篇文章详细讨论了显著图的ROI检测算法,并提供了示例链接:http://imageprocessingblog.com/region-of-interest-selection-for-saliency-maps/。我们描述了一个实现显著性检测算法(如Itti-Koch [2]或GBVS [3])的二进制掩码算法,无需显著图阈值。详细信息请参阅我们的论文 [1]:Bharath、Ramesh等人的“使用显著性引导的对象定位进行可扩展的场景理解”(IEEE控制与自动化会议(ICCA),2013)。请访问:http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber。如果内容对您有帮助,请引用我们的论文。
ROI选择优化Matlab开发中的显著区域检测
相关推荐
ROI图像区域提取的Matlab实现方法
利用Matlab实现图片中感兴趣区域(ROI)的提取,通过简单运行go函数即可进行可视化操作。
Matlab
7
2024-09-26
R语言特征选择优化方法
特征选择在提高机器学习模型表现方面是个重要的步骤,尤其是在 R 语言中有几种方式能让你更加高效地筛选特征。常用的方式有过滤方法、包装方法和嵌入方法。过滤方法适合数据集不大、特征多的情况,包装方法和嵌入方法更适合需要考虑模型表现的场景。不同的选择适合不同的数据和需求,所以要根据自己的情况来挑选。如果你想更好地理解这些方法,可以试试本文的代码示例,你快速上手,优化模型效果。
算法与数据结构
0
2025-06-16
优化MATLAB开发中的数据结构选择方法
使用CELLORNOCELL函数可以有效改善MATLAB开发中数据结构的选择。例如,通过简化代码逻辑,将尴尬的结构转变为更为流畅的实现方式。通过以下方式使用CELLORNOCELL函数来处理文档名称:docnames = get(handles.popupmenu_ChooseReport,'String');如果文档名称是一个单元格数组,则选择其中一个文档名称作为当前文档。这种方法不仅提高了代码的清晰度,还优化了MATLAB应用的性能。
Matlab
12
2024-07-15
myGBVS MATLAB显著性检测代码
自己写的myGBVS,核心算法思路清晰,代码也写得挺干净,适合拿来练手或者二次开发。显著性检测这个方向,说白了就是找图里哪些区域“比较重要”。而GBVS就是靠亮度对比,来决定图像的“关注点”在哪。整个流程不绕弯子,从图像预、亮度差计算到显著图生成,一步步都能看懂。
导航是函数式的,直接调用myGBVS('xxxx.jpg')就能跑。预部分包括灰度化和直方图均衡,这两步可以提高对比度,方便后面的。后也不马虎,加了滤波和阈值,能去掉噪声,结果挺干净。
这套代码适合想入门显著性检测或者图像分割的你。应用场景蛮广,比如视频监控里自动识别移动物体,自动驾驶识别障碍,甚至医学图像里找病灶。代码结构清爽,变
Matlab
0
2025-06-18
MATLAB图像处理-兴趣区域选择功能开发
这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域,并进行后续处理。
Matlab
13
2024-07-28
分布式数据库设计中的小项谓词选择优化策略
在分布式数据库设计中,优化小项谓词选择是关键步骤。具体来说,优化策略包括:(1) A5同时在SA和SB位置 (2) A5在SA位置但不在SB位置 (3) A5在SB位置但不在SA位置 (4) A5既不在SA位置也不在SB位置 (5) A5在SA和SB位置同时出现 (6) A5在SA位置但不在SB位置 (7) A5在SB位置但不在SA位置 (8) A5既不在SA位置也不在SB位置。
Oracle
14
2024-07-22
使用样条选择图像中的感兴趣区域Matlab开发的实用工具
此工具通过使用自然三次样条和带有张力控制的基数三次样条,来选择图像中的ROI(感兴趣区域)。输出结果为ROI的逻辑掩码。
Matlab
11
2024-07-16
RGB模型中的面部检测matlab开发颜色图像中的人脸检测
这个程序的目标是检测彩色图像中的人脸特征。
Matlab
7
2024-08-09
兴趣区域检测代码的源码
这是兴趣区域检测的源代码,解压后放置在MATLAB的搜索路径下,然后调用guiSaliecy()函数即可。
Matlab
12
2024-08-23