Matlab 显著性检测模型评价算法之KL距离

KL距离是用来计算两个概率分布函数的差异大小：

h是ground thruth map，p是saliency map，当h和p完全相等时，KL值为0

现在一般用对称形式，即h和p换个位置，求个KL，两个KL求平均值。下面就是对称形式：关键代码：

function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap)
% saliencyMap is the saliency map
% fixationMap is the human fixation map, 即ground truthmap1 = im2double(imresize(saliencyMap, size(fixationMap)));
map2 = im2double(fixationMap);% make sure map1 and map2 sum to 1，使map1上所有像素值和为1，map2一样
if any(map1(:))                    % 遍历所有像素map1 = map1/sum(map1(:));
end
map1(map1==0)=1e-50;               % 使map1所有像素非零if any(map2(:))map2 = map2/sum(map2(:));
end
map2(map2==0)=1e-50;% compute KL-divergence
score1 = sum(sum(map2 .* log(eps + map2./(map1+eps)))); % 相对熵
score2 = sum(sum(map1 .* log(eps + map1./(map2+eps))));
score = (score1+score2)/2;

gmap = imread(gt_full_path);
smap = imread(smap_full_path);score = KLdiv(smap, gmap);

% created: Zoya Bylinskii, Aug 2014

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