基于小波融合的MATLAB图像显著性检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现自动提取视觉显著图的功能，通过多尺度小波分解提取细节特征，并结合图像特征融合技术，精准识别图像中人眼最关注的区域。

详 情 说 明

基于小波融合与特征计算的图像显著性区域检测系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像视觉显著性区域自动检测系统。系统核心采用多尺度小波变换与特征融合技术，能够从彩色或灰度图像中精准定位人眼最关注的视觉显著区域。通过多级小波分解提取不同尺度的细节特征，结合颜色对比度、纹理信息和边缘特征的加权融合策略，最终重构生成高质量的显著性图。该系统在复杂场景下表现出色，能有效突出图像中的主体目标。

功能特性

• 多尺度特征分析：利用小波变换进行多分辨率分解，捕捉不同尺度下的图像特征
• 智能特征融合：综合颜色、纹理和边缘特征，通过优化权重融合策略增强显著性检测精度
• 自适应输出：生成三种形式的输出结果：显著性热度图、可视化显著性图像和二值化分割图
• 量化分析：提供显著性区域的统计报告，包括最大显著性值、平均显著性值等量化指标
• 格式兼容：支持JPEG、PNG、BMP等多种常见图像格式，兼容彩色和灰度图像输入

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为JPEG、PNG或BMP格式，分辨率建议不低于128×128像素
2. 运行检测系统：通过指定图像文件路径或直接输入图像矩阵数据启动显著性检测
3. 获取输出结果：系统将生成：

- 原始尺寸的显著性热度图（灰度矩阵，值域[0,1]） - 彩色映射的显著性可视化图像 - 二值化分割掩码图 - 显著性统计报告文本

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、多级小波分解执行、多特征提取与融合计算、显著性图重构与后处理，以及结果可视化与统计输出等功能模块。该文件整合了完整的显著性检测算法链，为用户提供一站式解决方案。