global contrast based salient region detection
可靠的視覺顯著性估計可以在不事先知道影象內容的情況下對影象進行適當的處理，因此在許多計算機視覺任務(包括影象分割、物件識別和自適應壓縮)中仍然是乙個重要的步驟。提出了一種基於區域對比的顯著性提取演算法，該演算法可以同**價全域性對比差異和空間相干性。該演算法簡單、有效，並能生成全解析度的顯著性對映。我們的演算法始終優於現有的顯著性檢測方法，在使用最大的公共可用資料集之一進行評估時，產生更高的精度和更好的召回率。我們還演示了如何提取的顯著性地圖可以用來建立後續影象處理的高質量分割掩碼。
人類通常毫不費力地判斷影象區域的重要性，並將注意力集中在重要的部分。通過計算檢測這些突出的影象區域仍然是乙個重要的目標，因為它允許在後續的影象分析和合成中優先分配計算資源。提取的顯著性圖被廣泛應用於許多計算機視覺應用，包括興趣目標影象分割、目標識別等，影象自適應壓縮，內容感知影象編輯，影象檢索。
顯著性**於視覺的唯一性、不可**性、稀有性或驚奇，通常歸因於影象屬性的變化，如顏色、梯度、邊緣和邊界。視覺顯著性與我們如何感知和處理視覺刺激密切相關，它被認知心理學、神經生物學和計算機視覺等多個學科研究。人類注意力理論假設，人類的視覺系統只詳細處理影象的一部分，而幾乎不處理其他部分。treisman和gelade， koch和ullman的早期研究提出視覺注意的兩個階段：快速、前置、自底向上、資料驅動的顯著性提取；更慢，任務依賴，自上而下，目標驅動的顯著性提取。
我們重點研究了基於影象對比度的自底向上資料驅動的顯著性檢測。人們普遍認為，人類皮層細胞在接受區中可能天生就對高對比度刺激有選擇性反應。我們提出了基於以下觀察提取高解析度全域顯著性地圖的對比分析。
我們提出一種基於直方圖的對比方法(hc)來測量顯著性。
新的顏色對比度演算法 感知對比度演算法APCA
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對比度線性拉伸
設原圖灰度值範圍 a,b 灰度拉伸指定的灰度值範圍是 c,d x為某點原來的灰度值，y為拉伸後的灰度值，則有以下關係 其中 img1 imread 1.tif figure subplot 121 imshow img1 title 原影象 para 0 100 img2 mygrayscaletr...
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