MATLAB水下环境自适应图像显著性检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，针对水下退化图像实现散射校正与颜色恢复的预处理增强，结合多尺度特征融合算法进行显著性检测，支持批量处理并生成高质量显著图与区域提取，提供可视化功能，适用于水下图像分析研究。

详 情 说 明

基于水下环境优化的自适应图象显著性检测系统

项目介绍

本项目旨在解决水下图象因光线散射、颜色失真等退化问题导致的显著性检测困难，开发了一套集预处理增强、多尺度显著性检测与区域提取于一体的自适应系统。系统通过颜色校正与对比度提升改善图象质量，采用深度学习模型融合多尺度特征以准确识别显著目标，并自动生成高质量显著图及区域分析报告，可广泛应用于水下探测、海洋生物研究等领域。

功能特性

• 水下图象预处理增强：实现散射校正与颜色恢复，有效改善水下图象的模糊与色偏问题。
• 自适应多尺度显著性检测：基于深度学习算法融合多层级特征，提升复杂背景下显著目标的检测鲁棒性。
• 显著区域自动提取与优化：通过自适应阈值分割与轮廓优化，精确提取显著区域边界。
• 批量处理支持：可一次性处理多张图象，支持常见格式（JPG、PNG、BMP）。
• 可视化对比分析：提供原始图象、显著热力图、区域分割结果的并排显示与量化报告。

使用方法

1. 输入配置：将待处理水下图象放入指定输入文件夹，或在界面中单张上传；可通过参数面板调整检测灵敏度、区域阈值等。
2. 执行处理：运行主程序，系统自动完成预处理、显著性计算与区域提取。
3. 结果获取：输出包括显著性热力图（彩色映射）、二值分割图、轮廓标记图及检测报告（区域数量、面积占比等）。
4. 对比分析：在可视化界面中查看原始图与结果对比，支持参考图象导入进行算法验证。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（Ubuntu 18.04+）
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox、Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：内存 ≥ 8 GB，支持GPU加速（可选）

文件说明

main.m 作为系统主入口，负责协调整个处理流程：包括读取输入图象、调用预处理模块进行颜色校正与增强、执行多尺度显著性检测算法生成显著图、应用自适应阈值分割提取显著区域、输出结果图象与检测报告，并启动可视化界面用于对比展示。