显著性检测(saliency detection)评价指标之KL散度距离Matlab代码实现

步骤1：先定义KLdiv函数：

function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap)
% saliencyMap is the saliency map
% fixationMap is the human fixation mapmap1 = im2double(imresize(saliencyMap, size(fixationMap)));
map2 = im2double(fixationMap);% make sure map1 and map2 sum to 1
if any(map1(:))map1 = map1/sum(map1(:));
endif any(map2(:))map2 = map2/sum(map2(:));
end% compute KL-divergence
score = sum(sum(map2 .* log(eps + map2./(map1+eps))));

　　步骤2：再写一个主函数调用它：

clear;
clc;
smap_path='E:\Dataset180303\final_data\smap_Result1\';
gmap_path='E:\Dataset180303\final_data\image_resize_gt\';
smap_file=dir(smap_path);for j=3:length(smap_file)disp(j-2);gmap_name=strcat(gmap_path,num2str(j-2), '.jpg');
%     gmap_name=strcat(gmap_path,smap_file(j).name);smap_name=strcat(smap_path,num2str(j-2+ 0 ), '.jpg');
%     smap_name=strcat(smap_path,num2str(j-2+ 0 ), '_SaliencyMap', '.jpg');gmap=imresize(imread(gmap_name), [224, 224], 'bicubic');smap=imresize(imread(smap_name), [224, 224], 'bicubic');sal_map=mat2gray(smap);if gmap==0continue;endif size(gmap,3)==3gt_final_map=rgb2gray(gmap);elsegt_final_map = gmap;endsal_map=imresize(sal_map,0.5);gt_final_map=imresize(gt_final_map,0.5);threshold_value = graythresh(gt_final_map);gt_final_map_bin = im2bw(gt_final_map, threshold_value);c = KLdiv(sal_map, gt_final_map);idx=find(isnan(c));c(idx)=0.5;c = abs(c);a(j-2,1)=mean(c);
end
% b(i-2,1)=mean(a);
% clear a;
% end
KLdiv = mean(a);

转载于:https://www.cnblogs.com/Qsir/p/8686784.html

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