基于小波变换的视觉注意力检测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于小波变换的视觉显著性检测算法，通过多通道特征分析生成精确显著图。系统支持灰度、方向和颜色纹理特征提取，可有效应用于图像分析和计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于小波变换的多通道视觉注意力显著图检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换的视觉显著性检测算法，通过分析图像的灰度特征、方向特征和颜色纹理特征，生成高精度的显著图。系统采用二维离散小波变换（2D-DWT）技术，将图像分解为多个通道分别计算显著性，最后通过多通道特征融合技术生成综合显著图。该系统可用于图像分割、目标检测和视觉注意力分析等计算机视觉应用领域。

功能特性

• 多通道特征分析：分别提取并计算灰度特征、方向特征和颜色纹理特征的显著性
• 小波变换处理：采用基于频域的显著性计算模型，利用二维离散小波变换进行多尺度分析
• 高精度融合：智能融合各通道显著性结果，生成综合显著图
• 灵活输出：支持多种输出格式，包括MATLAB矩阵文件和图像文件
• 中间结果可选输出：可选择性保存各通道的中间显著性图用于分析研究

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像（RGB彩色图像，支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 运行主程序，指定输入图像路径
3. 系统自动处理并生成显著图结果
4. 查看输出的显著图文件和可选中间结果

输入要求

• 图像尺寸建议：256×256 至 1024×1024 像素
• 过高分辨率图像需预处理降采样以获得最佳效果

输出结果

• 主输出：灰度显著图（数值范围0~1）
• 输出格式：MATLAB矩阵（.mat）、图像文件（.PNG）
• 可选输出：各通道（灰度/方向/颜色纹理）的中间显著性图

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB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、小波变换分解、多通道特征提取与显著性计算、各通道结果融合以及最终显著图的生成与输出功能。该文件整合了完整的算法流程，为用户提供了一站式的显著性检测解决方案。