kaser听觉显著性模型的Matlab实现代码

显著性水平α表示以(1-α)的置信水平，置信区间包含总体均值μ的概率。

北京航空航天大学于 2017 年在 TIP2017 上发表的论文《学习使用 HEVC 特征检测视频显著性》开源代码。通过对眼动跟踪数据库的分析，提出了基于 HEVC 特征的视频显著性模型，包括分割深度、比特分配和运动矢量特征。

GBVS是在Itti模型基础上改进的算法，对视觉显著性和注意力机制的研究具有重要意义。这一算法对于深入理解视觉信息处理及其应用具有重要价值。

简单的matlab代码实现图像显著性特征提取，代码简洁高效，实现效果显著。

空间自相关指标显著性检验通过标准化 Z 值实现。Moran's I 显著性检验公式为： E(I) = 1/(n-1)

详解显著性检验的基础概念，包括假设建立的实质理解，以及如何区分第一类误差和第二类误差。探讨常见的统计检验方法，例如方差分析。

在进行HDRI（高动态范围图像）合成时，Matlab精度检验代码是必不可少的工具之一。此代码通过视觉显著性与堆栈扩展技术来提升图像合成精度，从而避免产生鬼影现象。该方法通过对不同曝光时间下的图像进行精确融合，能够生成具有高质量的无鬼影效果的HDR图像。 关键技术包括：1. 视觉显著性分析，确保合成时重要信息的突出。2. 堆栈扩展技术，通过细节保留与高对比度的处理来避免鬼影现象。3. 高精度图像处理，保持色彩和亮度的自然过渡。 此代码适用于各种HDR图像合成任务，尤其在多个曝光图像处理时表现突出，避免了传统方法中常见的合成误差和鬼影问题。

Matlab的显著性数据集和度量标准现已更新至arxiv论文，以方便引用其API及评估指标。该软件包提供数据集的显著性预测及常见评估指标，使用简单，支持Python（2.7，3.4+）及相关软件包管理器。对Matlab的支持为部分指标提供了额外的可选功能。

DSL：基于多维特征密集稀疏标记的显著性检测算法实现 本代码库提供了论文 “具有显着性检测的多维特征的密集和稀疏标记” [1] 中提出的 DSL 算法的实现。 系统要求 64位 Ubuntu 14.04 或 64位 Windows 8.1 操作系统 MatConvNet (需编译) [2]，支持 CUDA 7.5 和 cuDNN v3 CUDA 7.5 (可选，GPU加速) cuDNN v3 (可选，GPU加速) 使用方法 下载并编译 MatConvNet [2]. 下载模型文件 (必需) 以及现有数据集上生成的显著性图 (可选). 运行代码. 引用 使用此代码，请引用 [1]. 参