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Best-viewpoints-selection
- 针对三维模型视点选择问题，提出了基于特征点检测的最佳视点选择方法。算法首先根据三维网格模型 的顶点邻接区域信息计算顶点的局部高度，即顶点的显著度大小；然后基于顶点的局部高度值大小，结合非极大值 抑制算法进行三维模型表面特征点检测；最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分 布信息，计算视点质量，从而筛选出最佳视点。实验结果验证了基于特征点检测的三维模型视点选择方法的合理 性和优越性，所选择的最佳视点能够提供三维模型较多的几何结构和视觉特征信息。-Best vi
saliency
- 可以实现对图像显著性的检测，它是基于opencv完成的(It enables the detection of image saliency and it is done based on opencv.)
fig6 image contour detection
- AC算法，显著性实现，目标检测算法，图像处理，抠图(The AC algorithm was realized, the target detection algorithm, image processing, image matting)
3DSaliency
- 一种立体图像的显着性检测方法。一种新的融合方法来组合特征显著图以获得立体图像的最终显着图。(we propose a novel stereoscopic saliency detection framework based on the feature contrast of color, luminance, texture, and depth.)
新建文件夹
- 基于显著性的图像高光检测，运用HSI的算法进行的(saliency detection,Image highlight detection based on saliency, using HSI algorithm.)