1 简介
计算机通过图像或视频正确理解周围环境是计算机视觉的首要研究目标,该领域至关重要的三项工作即正确感知场景中的主要物体,识别物体的轮廓和获得物体的环境上下文.要实现这个目标,获得图像的视觉显著性信息是最为基础的一步.图像的视觉显著性信息能够反映图像中不同区域对人视觉系统刺激程度.图像显著性区域检测技术可以实现图像显著性信息的提取.可靠快速的显著性检测能够为内容感知的图像编辑,图像分割,图像检索等应用提供有价值的参考信息;能够缓解图像内容理解与图像底层特征之间的隔阂,使得更高层的图像理解成为可能.深入研究显著性检测技术,对提高图像分析和图像理解系统的性能以及提高图像处理技术的应用水平都具有十分深远的意义.?
2 部分代码
%% A script for running saliency computation
clear?all;
close?all;
%% load parameters and images
file_names{1} =?'1.jpg';
file_names{2} =?'2.jpg';
MOV?=?saliency(file_names);
%% display results
N?=?length(MOV);
for?i=1:N
? ?figure(i);?clf;
? ?subplot(1,2,1);?imshow(MOV{i}.Irgb);?title('Input','fontsize',16);
? ?subplot(1,2,2);?imshow(MOV{i}.SaliencyMap);?title('Saliency map','fontsize',16);
end?? ?
3 仿真结果
4 参考文献
[1]王飞. 基于上下文和背景的视觉显著性检测. Diss. 大连理工大学.
