显著性就是可以快速引起你注意的对象或者物体，在图像或者视频中显著性检测的结果往往是图像或者视频中对象，在神经学科中显著性检测被描述为注意力机制，目的是聚焦或者缩小看到的对象场景重要部分，显著性检测可以自动处理图像中对象表示...显著性检测可以让对象检测，图像分割等算法更加聪明与高效的工作。...算法思想 作者认为生物皮层对图像对比度比较敏感，通过图像对比度可以实现图像显著性特征提取，提出了两种基于全局对比度的显著性检测方法 基于直方图的对比度方法(histogram-based contrast...RC做法需要首先生成区域，作者在论文中通过基于图的图像分割得到很多图像区域，对一个区域计算显著性值： ? ? 实验与应用 实验结果 各种不同的图像显著性检测对比 ?...显然HC与RC的效果比较好，在相同数据集上对不同显著性测试得到召回率： ? 应用： 作者给出了两个应用场景，一个是基于图像显著性检测的阈值化分割，另外一个基于显著性的图像语义分割。 ? ? ?
这篇文章就探索了这类显著性图像的分割。 显著性图像的例子。左边的水桶和右边的人就是感兴趣的目标。 这个项目最初来源于对于发掘一个自动生成图像三分图方法的兴趣。...与确定图像中的超像素并行地，计算图像的显著图使用了两种不同的显著性方法。第一种方法使用了内置的OpenCV方法，叫细粒度显著性。...使用细粒度方法产生的水桶和人的显著性图 ? 使用积极显著性产生的水桶和人的显著性图 以下的技术是从Gupta等人的论文中挖掘出来的。为了对图像进行二值化，通过迭代从彩色图像生成每个超像素。...在参考文献[2]中，T1被设置为显著性图像中最大像素值的30%，但是在该项目中使用的是25%。 在二值化图像之后，扩张图像基于使用哪种显著性技术。...结果 在这两种方法中，Aggressive显著性图似乎为大多数图像产生了精确的掩模。细粒度显著性方法产生的图像中的显著性目标更为“笨重”。
，以准确定位显著目标并保留原始图像信息；三是高计算效率，作为其他任务的前置阶段，能够快速检测到显著区域。...RGB图像显著性目标检测研究思路 多尺度特征的提取 一种多尺度特征学习方式则是在同一模块内提取本层的多尺度信息，这也是许多文献里最常用的解决思路，例如Chen等在DeepLab模型［40］中提出的ASPP...显著性检测是发现显著目标具有非常大的尺度变化，故而针对多尺度特征的提取和学习成为了显著性目标检测模型中被探讨最为频繁的内容。...边缘和骨架信息 RGB图像显著性检测模型基本上都是基于像素级标注的二值化标签进行损失优化指导的，因此大多数模型的特征图能够普遍反映出目标的大致位置，但是这对于复杂结构目标的检测定位和细节恢复就显得力不从心...小结 RGB图像的显著性目标检测任务形成了上述4种技术路线。
显著性检测的主要研究方向: 目前基于深度学习的显著性目标检测研究方向大致可以分为：RGB图像显著性目标检测、RGB⁃D/T（Depth/Thermal）图像显著性目标检测、视频显著性目标检测、协同显著性目标检测以及光场图像显著性目标检测多个方向...显著性检测的两种机制： 显著性目标检测包括两种机制，一是图像本身对人产生吸引的从下而上机制，二是在人意识控制下对图像主动关注的从上往下机制。...因此，研究人员将热像仪生成的红外图像作为重要的信息补充，进而提高显著性目标检测效果。 RGB-T图像显著性目标检测是一种基于RGB-T（可见光和热红外）图像数据的目标检测方法。...光场图像显著性目标检测 使用光场图像进行显著性目标检测是使用专门设计的相机（例如Lytro）拍摄的光场图像，本质上是一个由观察场景的相机网格拍摄的图像阵列。...目前主流方法仍然存在：显著目标边界模糊、数据集图像数量不够或深度等图像质量不高以及多目标显著性检测不完整等问题 RGB图像显著性检测难点分析 目标尺度变化大 由于基于深度学习的显著性目标检测任务模型大多是建立在主流的图像分类骨干网络上
CCD图像检测 作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 在Freescale杯全国大学生智能汽车竞赛中，要求小车能识别白色背景配黑色中心引导线的赛道，然后根据赛道环境由...对于这样涉及机器视觉的系统，图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。 智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道，并能识别起跑线，在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...一、 检测的图像对象 图1：第四届智能汽车全国总决赛预赛跑道 图2：第四届智能汽车全国总决赛决赛跑道 通过以上两张图片，我们可以看到比赛时小车的赛道环境。...在华南理工大学体育馆中举行的华南区初赛，由于完全采用灯光照明，有的学校出现过这样的情况：CMOS摄像头在小车低速时看到图像正常，但是一旦小车以比较高的速度运行时，经常出现检测出错。
简介 这是一篇关于显著性检测的文章，作者是秦雪彬大佬，CVPR2019 BASNet的作者。...文章是关于显著性检测的，但其效果突出被用于分割、抠图等领域，也取得了卓越的效果，详情参见GitHub 不断有新的应用出现。文章提出了一种两级嵌套的U-Net结构的网络：U^2 Net。...因为这些设计使得我们可以从头训练网络，而不需要使用现有的图像分类网络backbone。
一个像素的显著值是通过与图像中的所有其它像素的色差来定义的。...比如方程1： 其中D(Ik,Ii)是空间L*a*b中两个像素的颜色距离度量，上式经过扩展像素等级变为方程2： 其中N为图像I中的像素数量。...此外，算法还从图像中筛选出了可以覆盖图像95%像素的颜色值，剩余的5%的颜色值用直方图中的临近像素替代，从而进一步减少可能的颜色值。这样就苦于应用直方图加速了。...找出图像中一共有多少种颜色以及对应的像素总数。 按照像素总数从大到小排序，并同时记录相应颜色。...为图像中每一个像素分配显著值。像素(i,j)是什么颜色，就赋予它相应颜色的显著值。 至此，显著图生成。进行归一化、线性空间滤波。
前言 显著性检测，顾名思义，就是提取一幅图像中的突出对象，灵感就来自于人的视觉特性，如果一张底色纯白，中间一块黑色的纸，那人眼的注意力肯定就会在黑色部分，而显著性检测就是计算图像的显著性图，突出部分显著性图的值就高...显著性检测工作往往伴随这其他工作，比如分割，分割可以基于显著性检测的结果来进行分割，进而把突出对象分割出来。...本来是想做缺陷检测来着，但一不小心看了两天的显著性检测论文，所以出四篇文章分享四个显著性检测算法：LC/HC/AC/FT 这四个算法都特别特别简单，而且得益于网络的发达以及前辈的总结，学起来简直不能再容易了...所以公式也就很明了了： S(p)就是显著性值，d(p,q)就是像素p距离q的距离，I就是整幅图像。 这个显著性检测数学模型就是这么简单。...所以的方法检测效果不够好 算法实现 算法流程： 计算图像特征值的直方图 遍历图像计算特征值距离矩阵D 为每一个对应像素值分配显著值，得到显著图 将显著图归一化到[0,255]范围内并显示 具体代码： void
66, 25, 398, 413] person : 98.65948557853699 : [28, 120, 377, 488] ----------------------- 算法：目标检测是首先初始化一个类的实例...，然后设置模型类型并载入相关模型文件作为检测器，最后通过detectObjectsFromImage()函数对图像进行目标检测。
图像在频率域可以分成低频部分和高频部分。低频部分反映了图像的整体信息，如物体的轮廓，基本的组成区域。高频部分反映了图像的细节信息，如物体的纹理。显著性区域检测用到的更多的是低频部分的信息。...像素的显著性可以用下面公式计算： 其中，Iu为图像的平均特征，使用Lab颜色特征，后一项为像素p在高斯平滑后的Lab颜色特征，||....(colorM[0] - gray[c]); } normalize(sal, *dst, 0, 1, NORM_MINMAX); } } 算法效果 THE END 四个显著性检测算法到此就更完了...，这四个是最最最简单的了，但也足够对显著性检测有个认识了。...后续打算更图像修复的内容。 除了AC/FT/HC/LC这四个，还有很多经典的显著性检测算法，但不打算写了，这要写啥时候写的完... ...
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类：人眼注视预测和显著目标检测。...相 关 工 作 1、显著性检测 显著性检测在计算机视觉中得到了广泛的研究，其显着性模型一般可分为视觉注意预测或显著目标检测。前几种方法： L. Itti, C. Koch, E....图像显著性检测已经被广泛的研究了几十年，大多数的方法都是由众所周知的自下而上的策略驱动的。...近年来，深度学习技术被引入到图像显著性检测中。这些方法通常使用CNN审查大量区域候选，从中选择突出的对象。...近年来，显著性检测的边界已经扩展到捕获相关图像/视频之间的共同显着性，用视频序列或场景理解推断显着性事件。然而，上述方法与传统的显著性检测方法存在显著差异，特别是考虑到它们的目标和核心困难。 W.
CCD图像检测 作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 二、黑白图像检测的硬件设计 2.1 电源提供。...但在实际使用过程中，我们发现采用固定参考电压的二值电路在CCD视野比较远时，仍然会出现图像无法分割的现象，此时该方法不再适用，故可以考虑采用边沿检测的二值电路。...图20：十字交叉线的检测问题 图21：起跑线的检测问题 如果出现以上状况，那么起跑线的检测就变得相当困难（基本没法正常检测）：一方面有来自十字交叉线的干扰，另外一方面也因为起跑线本身检测的不稳定...当本行信号检测完毕后，或者，检测的跳变点超过一定数目后，就停止本行检测，再对下一行检测。 ...采集方法 优点 缺点 片内AD 电路设计简单，直接利用芯片内部集成模块，采集到的图像失真度小。 图像横向精度难以提高，在处理时会有图像阈值分割的困难。
，从而能很好的测试各种图像处理算法。...2.Lenna是个美女，对于图象处理界的研究者来说，美女图可以有效的吸引他们来做研究 图像边缘检测的算法有很多，包括传统的模板算⼦（Sobel、Roberts、Prewitt、Laplace）、形态学边缘检测...、经典的 Canny 边缘检测及基于深度学习的边缘检测算法等。...这篇文章讲两个有代表性的算子：sobel边缘检测和canny边缘检测 二、sobel边缘检测 2.1算法原理 基于梯度是最基本的边缘检测算法，存在较大误差和不稳定性。...该⽅法主要通过图像信号函数的极⼤值来判断图像的边缘像素点，与基本的 Sobel 模板算⼦等相⽐，其具有低错误率、⾼定位性等优点，因⽽被⼴泛应⽤。 算法实现步骤： 1.
Mat * dst) { Mat img3f; (*src).convertTo(img3f, CV_32FC3, 1.0 / 255);//归一化在0-1之间表示统计的概率分布 // 存储显著性图...radius++; //计算MeanR2 blur(MeanR2, MeanR2, Size(radius, radius), Point(-1, -1)); //遍历像素值计算像素的显著性...(r); for (int c = 0; c < Width; c++, lab += 3, lab2 += 3) { //三个尺度累加到s[]显著性图中
作者 | 南开大学 程明明、依图科技 颜水成 译者 | 刘畅 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备...利用gOctConv，本文构造了一个非常轻量的模型，即CSNet，该模型在公开的显著性检测基准数据集上，仅使用大型模型约0.2％的参数（100k），即可获得相同的性能。源代码会在文末公开。...引言 显著性目标检测（SOD）是一项非常重要的计算机视觉任务，它在图像检索，视觉跟踪和弱监督语义分割中有多种应用。...2.实验结果 图5显示了使用本文提出的轻量级CSNet进行显著性检测的可视化结果。 3.固定通道数 VS 可学习的通道数 特征提取器仅由ILBlocks组成。...本文建立了一个非常轻量级的模型CSNet，该模型在公开的显著性物体检测基准上，相较于大模型，可在仅使用约0.2%参数（100K）的情况下，保持相似的性能。
导读：目前先进的显著性目标检测方法在很大程度上依赖于卷积神经网络架构。而我们选择从序列到序列的角度来重新思考这个任务，通过建模长范围依赖来进行显著性预测，这是无法用卷积实现的。...我们提出的VST模型在RGB和RGB-D显著性检测两个任务上都超过了先前的方法。...因此，将 Transformer 引入显著性检测来探索全局长范围依赖是非常可行的。 但是将 ViT应用于显著性检测并不容易。...受到先前利用边缘检测来提高显著性检测性能的方法的启发，设计了多任务解码器，通过引入显著性 token 和边缘 token 来实现同时进行显著性检测和边缘检测。...如此一来，这两个任务相关的tokens可以通过与patch tokens的交互中学习到与图像相关的显著性检测和边缘检测模式。
噪声检测 噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...T=(1/3)[sqrt{sum_{k=-1}^{k=1}sum_{r=-1}^{r=1}[f(i+k,j+r)-average(W[x_(i,j)])]^2} 上述开关阈值判断法的优点是利用了图像邻域内的所有灰度值信息...（2）极值法 极值法[2]的基本思想是：在一幅图像中，邻域内的像素点和其它像素点存在较大的关联性，大多数情况下信号点与邻近像素点的灰度值差别不是太大，但噪声点相差较大；被椒盐噪声污染的像素点通常以最大值或最小值...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...计算机工程与 应用 , 2003, 39(20): 28-31 章节来源： 《图像椒盐噪声去噪算法研究及应用》-邓中东
#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。...现在我们考虑一下这个检测思路，当我们遍历图像矩阵的时候还需要再一次的去遍历图像参考像素点周边的点，所以这个思路需要进行优化，所以我们 只需要检测参考像素点的矩形区域阈值内的对角像素即可，当对角像素内的像素点存在...即，在大小、方向、明暗不同的图像中，同一特征点应具有足够相似的描述子，称之为描述子的可复现性。...在OpenCV中通过构建高斯金字塔，然后在每一层金字塔图像上检测角点，来实现尺度不变性。...，类似于SIFT中的 nlevels– 高斯金字塔的层数； edgeThreshold– 边缘阈值，这个值主要是根据后面的patchSize来定的，靠近边缘edgeThreshold以内的像素是不检测特征点的
Ⅱ.相关工作 在本节中，我们首先总结了图像和视频中视觉显著性检测的相关工作，然后我们讨论一些计算 3D 网格和点云的视觉显著性的工作。...显著性检测问题已经研究了几十年，并且已经提出了许多显著性检测方法[32]，特别是对于二维图像中的显著性检测；在[33]中，提出了一种基于扩散的图像显著性检测算法，该算法首先构建一个两层稀疏图，然后使用流形排序扩散方法...除了将显著性检测应用于二维图像外，它还应用于视频等其他数据；例如，在[35]中，提出了一种视频显著性检测算法，该算法融合了基于运动线索的颜色显著性以获得低秩连贯性线索，然后用它们来指导时空显著性扩散；在...除了视频显著性检测之外，最近的工作还专注于对包含 3D 信息的图像进行显著性检测，例如 RGB-D 图像和全景图像；前者代表一张 RGB图像及其对应的深度图像，而后者则记录了3D世界中的整个场景；对于RGB-D...、图像显著性检测等图像处理领域；受 [56] 的启发，该方法使用随机游走排序方法将先验显著性估计引入图像中的每个像素，我们将随机游走排序算法应用于所提出的方法，以帮助将集群级全局稀有度引入点级全局稀有度通过考虑每个点的局部几何特征
本文是收录于CVPR2020的有关显著性目标检测的文章，主要的创新点在特征聚合操作，可以迁移到其他需要融合深层和浅层特征点的任务中。代码已开源并在不断维护中，值得学习！...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.09062.pdf 代码地址：https://github.com/lartpang/MINet 基于深度学习的显著性目标检测方法取得了很大的进步...，然而，物体的尺度变化和类别的未知一直是显著性目标检测任务的挑战，这些与多层次和多尺度特征的利用紧密相关。...简介 显著性物体检测（Salient object detection ，SOD）旨在区分视觉上最明显的区域。...在数据驱动的深度学习方法的帮助下，它正在快速增长，并已应用于许多计算机视觉领域，例如视觉跟踪，图像检索，非照片级渲染，4D显著性检测，无参考的合成图像质量评估等。
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