基于多尺度图结构的显著性检测算法及Matlab实现

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本文介绍了计算机视觉中的一种显著性检测算法,通过多尺度图结构,包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,结合RC图像增强和中央偏差量融合,实现显著图的生成。提供了MATLAB源码实现。

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基于多尺度图结构的显著性检测算法及Matlab实现

显著性检测是计算机视觉领域的一项重要研究方向,其目的是在一张图片中确定最显著的区域或物体。对于许多视觉任务,如图像分割、目标跟踪、图像重构等,显著性检测都是必不可少的前提。

本文将介绍一种基于多尺度图结构的显著性检测算法,并提供相应的Matlab源码实现。

算法原理:

该算法主要由以下几个步骤组成:

1.将图像转换为灰度图像,并将其分解为多个尺度的高斯金字塔。

2.通过对高斯金字塔进行差分,生成多个尺度的拉普拉斯金字塔。

3.对每个尺度的拉普拉斯金字塔进行图像增强,以增加图像的显著性。本算法采用了一种叫做RC(Regional Contrast)的方法进行图像增强。

4.将每个尺度的拉普拉斯金字塔进行归一化处理,并将它们合并成一个多通道的显著图。

5.利用中央偏差量(Central Bias)方法对多通道显著图进行加权融合,得到最终的显著图并进行二值化处理。

实现代码:

以下是基于MATLAB语言实现的多尺度图结构显著性检测算法的源码:

function [salMap, mask] = multiscaleSaliency(inputImg)

%读入图像
img = im2double(inputImg);

%对图像进行多尺度加分解
numLevels = 5;
gauss
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