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静态图像显著性分析程序
- 静态图像显著性分析程序，利用matlab开发。加州理工三位教授所写。-Software] Saliency Map Algorithm : MATLAB Source Code Below is MATLAB code which computes a salience/saliency map for an image or image sequence/video (either Graph-Based Visual Saliency (GBVS) or the standard It
SaliencyToolbox2.2
- 图像中显著性目标的检测，最新09MATLAB版本代码。-Significant image target detection, the latest version of the code 09MATLAB.
gusaaian-pyramid_and_csdn
- 用于人造视觉：256*256的图片缩小到25*25，二值化 并通过saliency map提取显著性区域-For artificial vision: 256* 256 pictures down to 25* 25, binary extraction by saliency map significant areas
Frequency-tuned Salient Region Detection
- 视觉显著性源码程序，帮助研究视觉显著性的算法原理，还包括一篇算法论文，可以对照研究。(Visual saliency source program, to help study the theory of visual saliency algorithm, but also includes an algorithm paper, you can control the study.)
PFT
- 显著性识别方法的PFT方法，很有学习的意义(PFT method of significant recognition, it is very meaningful to learn)
Saliency_Detection
- 简单可用的显著性检测程序，用matlab'语言实现，经调试可用。(A matlab code for Saliency Detection)
SalBenchmark-master
- 显著性中的SalBenchmark-master算法，希望对您的学习有帮助(Significance of the SalBenchmark-master algorithm, I hope to help you learn)
FT
- 显著性FT算法的意义，希望能帮助大家学习。(Significance of the FT algorithm, I hope to help you learn)
guass_jinzita
- 显著性LTTI高斯金字塔的意义，希望能帮助大家学习。(Significance of the significance of LTTI Gauss Pyramid, hoping to help you learn.)
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)
saliencydetection
- 主要获取图像显著性,获取图像的静态显著性(get the saliencydetedtion)
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
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.)
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