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
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基于颜色直方图的显著性区域检测
基于颜色的显著性思路,还挺实用的。程明明在 CVPR2011 提的这个方法,核心就是通过颜色直方图,图像里哪些区域更“扎眼”。相比传统的特征提取,思路更轻、实现也不复杂,挺适合用来练手或改进到自己的项目里。
颜色直方图的显著性方法,关键在于全局对比度(Global Contrast)。简单说,就是看一块颜色跟整个图的颜色差得有多大,差得越多就越显眼。这一点在图像分割、关键帧提取这种场景里吃香,比如视频剪辑自动识别重点画面,就有用。
MATLAB 代码也有了,GetHC.m里面率是实现了几个步骤:颜色量化、对比度计算,再到显著性评分。你跑一跑,调几个图进去,快就能看出效果。,如果你想改成 Pyt
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我找到了一些相关的资源,挺适合进一步研究的。如果你对差分进化算法在特征选择中的应用有兴趣,可以看看这些链接。它们了不同领域应用的代码和解析,你更好地理解算法的具体操作。
比如这篇了如何使用二进制差分进化来进行特征选择,链接在这里:二进制差分进化特征选择。此外,还有一些 Rastrigin 函数上的应用,差分进化与灰狼优化结合的例子,还有
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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
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