基于直方图对比的显著性检测(Matlab实现)HCSaliecy

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1、基于直方图对比的显著性检测基于直方图对比的视觉显著性检测是程明明在2011发表在CVPR上面的文章GlobalContrastbasedSalientRegionDetection提出的一种显著性检测方法.具体参见：http://mmcheng.net/SalObj/下面是网友微雪对其算法的简单介绍：具体参见：http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2013/03/22/2975172.html1)HC：基于直方图对比度的方法，每一个像素的显著性值是由它与图像中所

2、有其他像素的颜色差异来确定，得到全分辨率显著性图像；2)RC：基于局部对比度的方法，先将图像分割成小区域，采用的分割方法是基于图的分割，基本分割思想是将每个像素点作为无向图的顶点，两个像素点之间的不相似度作为边的权重，要求连接相同区域内的两个顶点的边的最大权重要小于连接不同区域的顶点的边的最小权重，在迭代过程中进行顶点归纳与区域合并，具体参见论文Efficientgraph-basedimagesegmentation；每个区域的显著性值由它与其他所有区域的空间距离和区域像素数加权的颜色差异来确定；空间距离为两个

3、区域重心的欧氏距离，较远区域分配较小权值；3)细节加速：①基于直方图的加速：将每个颜色通道由256个颜色值量化到12个颜色值后，对输入图像计算颜色直方图，保留高频颜色，覆盖95%图像像素，剩下颜色舍弃，用直方图中距离最近的颜色代替；②颜色空间平滑：减小量化误差，每个颜色的显著性值被替换为相似颜色显著性的加权平均；在RGB空间进行量化，用Lab空间度量距离；4)评价：基于HC的理论方法很简单，根据全局对比度计算显著度，计算速度快，对于背景较简单的图像效果也不错；RC改变了处理单元，由单个像素到图像块，速度较慢，效

4、果并没有比HC提高很多，个人认为基于图的分割结果不够好，导致saliencymap不均匀。原作者给出的是C++代码(http://mmcheng.net/SalObj/)，这里参考实现了Matlab版本代码：%%=========================================================================%===Author:zdm%===Time:2014年4月%===Function：HC显著性检测实现-----单张图片实验%===Description：

5、%===Email：daimingzhang@126.com%===Referernce：基于全局对比的显著性检测%===GlobalContrastbasedSalientRegionDetection(CVPR2011)%%=========================================================================%%===Step1:图像数据读取以及颜色空间选择OriImageColor=imread('0_0_818.jpg');if(size(Or

6、iImageColor,3)>1)OriImageGray=rgb2gray(OriImageColor);elseOriImageGray=OriImageColor;end%%===Step2:参数设置[mRow,mCol,ChannelNum]=size(OriImageColor);KeepRate=0.95;%只考虑颜色直方图中出现频率前KeepRate的像素ChannelColorNum=12;%每个颜色通道量化后的颜色数量PixelMaxOri=255;%每个通道里面像素最大值TotalPixel

7、=mRow*mCol;PixellCurDist=(PixelMaxOri+1)/ChannelColorNum;%%===Step3:颜色空间量化ImageDataChannel=cell(ChannelNum,1);foriChannel=1:ChannelNumImageDataChannel{iChannel}=single(OriImageColor(:,:,iChannel));%ImageDataChannel{iChannel}=floor(ImageDataChannel{iChannel}*

8、(ChannelColorNum-1)/PixelMaxOri);fori=1:ChannelColorNumcurMin=(i-1)*PixellCurDist;curMax=i*PixellCurDist;temp=ImageDataChannel{iChannel};temp(temp>=curMin&temp