基于显著性分析的立体图像视觉舒适度预测

图像显着性检测算法matlab代码

显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性，但是对像素的选取通常是固定的，容易忽略图像中物体的边界信息，导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉注意机制，提出了一种新的基于超像素和马尔科夫链的显著性区域检测算法，将图像分割成若干个超像素，使用Wasserstein距离衡量超像素之间颜色、方向和位置的差异来建立马尔科夫链，将显著性检测问题转换为马尔科夫链上的随机游走问题，使用它的平稳分布作为图像的显著度。实验结果表明，相对于两种经典算法，所提出的算法在主要目标及其边界的提取精度等方面取得了较为满意的效果。

针对显著性检测中特征选择的主观片面性和预测过程中特征权重的难以协调性问题，提出了一种基于全卷积神经网络和多核学习的监督学习算法。首先通过MSRA10K图像数据库训练出的全卷积神经网络（FCNN），预测待处理图像的初步显著性区域；然后在多尺度上选择置信度高的前景、背景超像素块作为多核支持向量机（SVM）分类器的学习样本集，选择并提取八种典型特征代表对应样本训练SVM；接着通过多核SVM分类器预测各超像素显著值；最后融合初步显著图和多核学习显著图，改善FCNN网络输出图的不足，得到最终的显著性目标。该方法在SOD和DUT-OMRON数据库上有更高的AUC值和F-measure值，综合性能均优于对比方法，验证了该方法在显著性检测中准确性的提高，为目标识别、机器视觉等应用提供更可靠的预处理结果。

感兴趣区域（Region of interests， ROI）是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。根据视觉注意机制的经典模型Itti模型来提取图像的低层特征，利用局部迭代的特征合并策略并在此基础上综合自动阈值分割和种子点的区域生长方法得到感兴趣区域的提取方法。实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制，具有良好的鲁棒性。

图像显着性检测算法matlab代码mDRFI _ Matlab 皮肤镜图像中的显着性检测 皮肤镜图像中的显着性检测，如本文所述：M. Jahanifar等人（“皮肤镜图像中病变的受监督的显着性图驱动分割”）（arXiv ：） **这是用于在皮肤镜图像中进行病变分割的算法的一部分，在“ ISIC2017：针对黑色素瘤检测的皮肤病变分析-第1部分：分割”中排名第七。 可以在上述论文中获得对分割方法的完整说明** mDRFI是用于显着性检测的DRFI模型的修改版本，在论文“论文显着物体检测：具有区别性的区域特征集成方法”（arXiv ：）中进行了描述。 我们为显着性特征添加了一些新的区域属性描述符，以便更好地检测皮肤镜图像中的病变。 另外，提出了新的伪背景区域以提高显着性检测。 此实现包含显着性检测方法（mDRFI）的全部pipiline，包括培训和测试阶段。 代码中还实现了颜色恒定性校正。 首先，运行compile.m来编译mex文件（您需要c ++编译器，例如Windows上的Microsoft Visual Studio才能执行此操作）。 如果您想训练自己的随机森林回归器，请查看tra

机器学习课上构建神经网络实现显著性提取

正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.

针对获得训练数据集代价高昂问题，提出了一种用于图像显著性检测的弱监督新方法，在训练网络模型时仅使用图像级标签。方法分为两个阶段，在第一阶段，根据图像级标签训练分类模型，获得前景推断图；在第二阶段，对原图像进行超像素块处理，并与阶段一得到的前景推断图进行融合，从而细化显著对象边界。算法使用了现有的大型训练集和图像级标签，未使用像素级标签，从而减少了注释的工作量。在四个公共基准数据集上的实验结果表明，性能明显优于无监督的模型，与全监督模型相比也具有一定的优越性。

二、多元线性回归预测模型的显著性检验 与一元线性回归的情形类似，也应检验y与x1,x2…，xm之间的线性相关关系是否显著。只有线性相关关系显著时，所求得的多元线性回归模型才有应用价值，这时，也称回归模型（方程）的回归效果显著。 但与一元线性回归也有不同之处：一元线性回归中只有一个自变量，“回归效果不显著”与“b=0”是一回事；对于多元线性回归则要复杂得多，否定了假设 “H0：b1=b2=…=bm=0”时，认为多元线性回归方程的“整个回归效果是显著的”，有一定实用价值，但并不等于说y与所有的自变量xj(j=1，2，…，m)均有密切的相关关系，也可能有某几个xj与y 的相关关系并不密切，但没有影响大局。因此，对多元线性回归模型，除了要检验“整个回归效果是否显著”外，还应逐个检验每个回归系数bj(j=1，2，…，m)是否为零，以便分辨出哪些xj对y无显著影响。下面分别加以讨论。