显著性特征提取

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。

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。

ITTI 算法的 MATLAB 实现，真的是研究视觉显著性比较经典的一套思路。人类注意力模型里比较早期也比较有代表性的那种，核心就是三个通道：色彩对比、强度对比、边缘检测。每一步都挺清楚的，代码写得也不复杂，调试的时候心态比较稳。配色对比的，用的是像素和周围邻域做差值，色差大的地方显著性就高。边缘检测那部分，Sobel、Canny 之类的常规方法都能套进去。itti_simpsal这个函数应该是整合了各部分，直接丢图进去就能出结果，效率还不错。这套算法用在图像摘要、视频、交互式编辑这些场景都蛮合适的。比如说快速找出图片里最吸引人的地方，或者视频里某一帧突然亮眼的画面——就挺直观的。而且 MAT

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

eemd 分解的信号思路挺有意思的，不靠预设函数，直接从数据本身入手，能把复杂信号拆成一组组简单成分（IMF），每个都像是信号的‘基因片段’。不过 EMD 容易“串味”，高频低频混在一起。EEMD 就聪明多了，往信号里加点噪声，多做几遍 EMD，再平均一下，噪声反而帮忙解开了信号结构，听起来有点反直觉，但效果还不错。 蛮适合那种非线性、非平稳的信号，比如机械故障、脑电图、地震波啥的。原理不复杂，代码也比较直观。你只要设好Nstd和NE，标准化下数据，循环加噪+EMD 分解+平均就搞定了。每轮分解的IMF都会累加到结果矩阵里，一平均，信号特征就清清楚楚了。 实现上你可以用MATLAB或者Pyth

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)

该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。

根据《基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取》一文，编写了这个程序。