显著性检测数据集SOD，包含原始图像和对应的GT图，共300幅原始图像，可以使用到显著性检测算法的对比试验。

此文档旨在帮助初学图像处理的朋友了解视觉显著性检测，代码为matlab

经典的图像显著度算法

丢在默认工作路径下直接调用就好了，内部有输入说明，输出1,2,3分别为Sen's Trend, MK sig test

根据Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues这篇文章写的matlab程序,欢迎下载

这是一种图像视觉显著性提取方法，对应文献S. Goferman, L. Zelnik-Manor, and A. Tal, “Context-aware saliency detection,” in IEEE CVPR, 2010, pp. 2376–2383.该文献中的模型同时考虑了图像的局部特征和全局特征，克服了显著区域范围是固定模型以及区域只考虑到前景图像，忽视含有信息量的背景信息的做法，能提取出显著区域轮廓，利于后续处理，但是需要计算图像中每个像素点相当于局部区域的显著性，计算量较大。

检测复杂自然的视觉突出元素场景，计算自下而上的显着性模型通常会检查几个特征频道，如颜色和方向并行。他们计算出一个为每个通道单独分配功能图，然后线性分配结合这些地图生成主显着图。但是，只有少数研究调查了如何不同的特征尺寸有助于整体视觉显着性。 论文：Visual saliency estimation by nonlinearly integrating features using region covariances

基于MATLAB实现的上交博士侯晓迪的SR显著性，该显著性方法不依赖先验信息，计算快，适合于工程应用。

在本文中我们展示 在人类视觉中一种有效的色彩外观模型， 其中也包含原则性的参数选择作为一种先天的空间联合机制，可以被推广 以获得优于最新技术的显着性模型楷模。尺度积分是通过逆小波变换实现的 通过一系列比例加权中心环绕响应。比例加权函数（称为ECSF）已被优化以更好地复制心理物理数据颜色的外观，和适当的尺寸中心环绕抑制窗口已被确定通过对眼睛固定数据训练高斯混合模型，从而避免了特别的参数选择。 论文：Saliency Estimation Using a Non-Parametric Low-Level Vision Model

Visual saliency detection by spatially weighted dissimilarity