显著性检测AC方法

最新推荐文章于 2025-06-25 15:55:09 发布
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分类专栏： 显著性检测算法 文章标签： 显著性检测 AC 显著区域检测 MATLAB
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_22238021/article/details/72876410
该博客介绍了基于局部对比度的AC方法进行显著性检测。通过计算不同邻域的局部对比度，AC算法在多尺度上进行显著性计算。在MATLAB中，采用Lab颜色空间，以像素为感知单元，计算不同尺度下的对比度，然后将结果相加以生成显著图，并进行归一化处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

该方法是基于局部对比度的。采用Lab颜色空间计算距离。详细算法见原文点击打开链接

感知单元：一个像素或一个像素块。

AC算法通过计算一个感知单元在不同邻域上的局部对比度来实现多尺度显著性计算。内部区域R1，外部区域R2，计算R1和R2的局部对比度时，通过改变R2的大小实现多尺度显著性计算。


感知单元R1可以是一个像素或一个像素块，其邻域为R2，（R1）R2所包含的所有像素的特征值的平均值作为（R1）R2的特征值。设像素p为R1和R2的中心，p所在位置局部对比度为：

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基于AC算法的图像显著性检测及Matlab代码实现
TechPulseZ的博客
09-10 316
以上是基于AC算法的图像显著性检测的Matlab代码实现。图像显著性检测是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是确定图像中最具有显著性的区域，即吸引人眼注意力的区域。图像显著性检测是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是确定图像中最具有显著性的区域，即吸引人眼注意力的区域。AC算法的原理基于人眼视觉系统的特性，人眼在观察图像时通常会先关注图像中的显著性区域，然后才会注意到其他细节。AC算法的原理基于人眼视觉系统的特性，人眼在观察图像时通常会先关注图像中的显著性区域，然后才会注意到其他细节。
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