2014-7-31新增

为了方便大家下载,我把我自己的Saliency Filters和其中使用到的SLIC superpixels方法上传到gitbub。

地址:Saliency Filters、SLIC superpixels

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我的ppt讲稿如下,如有不对请指出,大家共同进步

http://download.csdn.net/detail/xuanwu_yan/4693016

我的Saliency Filters实现,使用Matlab和C。地址:

http://download.csdn.net/detail/xuanwu_yan/6620931

Saliency有很多人在做,发文章相对来说也容易一些。此篇文章的主要贡献有两个,一个是提出了新的方法提取saliency,另外一个就是对其进行了加速。本文中只对第一点进行讲解。

论文中提出的新方法提取saliency,主要有两点:一个是元素的独特性、一个是元素的分布。这篇文章是自底向上的saliency检测。

零、预分割

      首先对整幅图进行super segmentation,SLIC superpixel中使用的是欧式距离LABXY,此篇论文在此处改进了SLIC,使用GDT(geodesic distance transform)。使用了GDT对边界具有良好的敏感性的特性。Geodesic Image and Video Editing

一、元素的独特性

      就是元素和整体的差异,越是鲜明的与整幅图对比,元素越有可能是主体。对于得到的superpixels,然后对每个元素i进行如下运算。
      
此中的ci和cj不是RGB色彩空间而是CIELab颜色空间,其中的position至今我也不知道是什么。。。

二、元素的分布

颜色分布在整幅图片中,则认为是背景;颜色分布相对集中,则是显著区域。同上,运用公式

这里还有上面的N都是所有的element。

三、各个pixel进行差值

      对以上的U和D进行归一化,先计算一个S,由于元素分布具有高判断准确性,这里
      
      接下来对每个pixel插值
      
这里的N是与element相邻接的superpixels。最终得到结果。

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