图像显着性检测算法matlab代码显着性2013 高光谱图像中的显着目标检测 介绍 该存储库包含ICIP论文《高光谱图像中的显着目标检测》中描述的算法的源代码。 可以在本文中找到更多详细信息。 该软件包已在64位Windows计算机上使用Matlab 2013a进行了测试。 此代码仅用于研究目的。 引用 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑引用：@inproceedings {Liang2013，作者= {Liang，Jie and Zhou，Jun and Bai，Xiao and Qian，Yuntao}，书名= {2013 IEEE国际图像处理会议} ，月份= {sep}，页面= {2393--2397}，发布者= {IEEE}，标题= {{高光谱图像中的显着物体检测}}，网址= {，年份= {2013}} 正在安装 下载代码：git clone。 下载高光谱图像： 将代码文件夹添加到Matlab的工作目录中。 运行Demo.m 反馈 如果您有任何问题（疑问，反馈）或发现代码中的错误，请与联系。

显着性方法 介绍 该存储库包含以下显着性技术的代码： XRAI *（，） SmoothGrad *（） 香草渐变（ ，） 引导反向传播（） 综合渐变（） 咬合 Grad-CAM（） 模糊IG *由PAIR开发。 此列表绝不是全面的。 我们正在接受请求添加新方法的请求！ 下载 pip install saliency 或开发版本： git clone https://github.com/pair-code/saliency cd saliency 用法 每个显着性掩码类都从SaliencyMask基类扩展。 此类包含以下方法： __init__(graph, sessio

本文提出了一种新的无监督显着性合成Kong径雷达（SAR）图像变化检测方法。 图像的显着区域始终是有区别的，并且与其他区域不同，这使得它们很容易被注意到。 局部区域的强烈视觉对比度使显着性适合于指导SAR图像的变化检测，这两个图像之间存在差异。 通过将显着性提取应用于通过对数比运算符获得的初始差异图，可以得到显着性图，其中包括了大多数变化区域，并且同时很好地忽略了由斑点噪声引起的伪变化像素。 然后，通过对显着性图进行阈值处理，可以保留大多数兴趣区域，并进一步将其用于从初始SAR图像中提取区域以生成差异图像。 主成分分析（PCA）方法用于从局部补丁中提取特征，以合并空间信息并减少孤立像素的影响。 最后，采用k均值聚类来获得所提取特征的变化图，将其聚类为两类：变化区域和不变区域。 在五个真实和两个模拟SAR图像数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。

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充电结束后，人们经常忘记拔掉电源，更有甚者给电池充电达数天，这对电池的功能和使用寿命无疑是一种破坏。介于此，笔者萌生了自己动手设计制作一个数显可调定时器的想法，来解决一些生活中的问题。

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用有限差分法求解双曲方程的数值解（详细形式）。

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