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MSTSaliency-mex
- 基于最小生成树实现的显著性目标实时检测，是文章Real-Time Salient Object Detection with a Minimum Spanning Tree的源码(The real-time detection of salient target minimum spanning tree based on Real-Time Salient Object Detection is the with a Minimum Spanning Tree source code)
SR
- 《Saliency Detection: A Spectral Residual Approach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文。这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型。(Saliency Detection: A Spectral Residual Approach)
BMS-mex
- 显著性检测bms源码，需要下载matlab和opencv可以直接运行(Saliency detection of BMS source code)
saliencydetection
- 主要获取图像显著性,获取图像的静态显著性(get the saliencydetedtion)
新建文件夹 (5)
- 用纹理进行显著性检测，视频显著性检测文章(Use texture for saliency detection)
multiple linear regression
- 多元线性回归及显著性检验Matlab程序，分别检验了x2和x3，并且计算精度高(Multiple linear regression and saliency test Matlab program, respectively test the X2 and X3, and the high accuracy of calculation)
RC_C++
- 显著性检测的代码，是程明明在12年的CVPR的文章，HC,RC的算法源码。(The code for saliency detection is the source code of Cheng Mingming's CVPR article, HC, RC, in 12 years.)
code-BL
- 显著性检测研究，cvpr上的文章，BL的源代码，有需要请下载(Significance detection research, article on CVPR, source code of BL, need to be downloaded)
SALICY
- 显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。 抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭
Saliency
- 显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。(difference between the signif
XZX
- 全局低秩显著性检测算法首先根据自然图像前景目标和背景亮度、颜色的差异性重构出图像前景显著目标；然后利用低秩分解对图像中的非显著性区域进行抑制。(The global low-rank saliency detection algorithm first reconstructs the image foreground salient targets based on the difference between the natural image foreground target and t
中心先验
- 显著性检测 中心先验,可以使用该代码实现图像的中心先验检测(saliency detection-center prior, which can use this code to estimate the location of salient object)
saliencyMeasure
- 显著性物体检测的matlab代码实现 Rahtu E & Kannala J & Salo M & Heikkil? J (2010) Segmenting salient objects from images and Videos. Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV 2010)(Matlab codes for measuring image saliency Segmenting salient
code
- 大连理工大学卢湖川教授团队显著性检测方法(Saliency Detection via Cellular Automata)
显著性追踪
- 显著性目标检测，代码测试过没有问题，效果还可以，算是比较新的理论方法，可以尝试
显著性物体分割
- 基于超像素和流行学习排序的显著性检测，是显著性检测里的经典文章，代码没有问题，可以后续接上grab cut进行显著目标的分割，分割效果不错。
saliencydetection
- 对图像的内容分析，进行显著性信息检测，得到深度内容(The content analysis of the image, the significance information detection, the depth content.)
multiframe
- 一次性将一个文件夹的图像进行谱残差显著性检测，然后保存到指定文件夹。(The image of a folder is detected for spectral residual saliency at one time, and then saved to the specified folder.)
HC
- 4个经典的显著性检测算法之一HC，HC算法和LC算法没有本质的区别，HC算法相比于LC算法考虑了彩色信息。(HC is one of the four classical significance detection algorithms. There is no essential difference between HC algorithm and LC algorithm. Compared with LC algorithm, HC algorithm considers color
CA显著性检测算法
- 该代码针对图片中显著性目标检测采用CA算法，在matlab下可直接实现