MATLAB图像显著性检测与可视化工具箱

资 源 简 介

本项目开发了一个基于MATLAB的图像显著性检测工具箱，集成了多种经典和现代算法，能够自动识别图像中最吸引人类视觉注意力的区域。支持自然、医学及遥感图像分析，并提供直观的可视化功能，便于研究人员和工程师快速进行视觉显著性分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像显著性检测与可视化工具箱

项目介绍

本项目开发一个全面的图像显著性检测工具箱，能够自动识别图像中最吸引人类视觉注意力的区域。工具箱集成了多种经典和现代的显著性检测算法，支持对自然图像、医学图像和遥感图像等多种类型进行显著性分析。系统包含图像预处理、多方法显著性计算、结果可视化和性能评估四大模块，为用户提供从数据输入到结果分析的一站式解决方案。

功能特性

• 多算法集成：融合频域分析（傅里叶变换与小波变换）、深度神经网络（基于CNN的特征提取）以及Graph-based图像分割算法
• 多模态支持：适用于自然图像、医学图像和遥感图像等多种图像类型
• 完整流程：涵盖图像预处理、显著性计算、结果可视化和性能评估全流程
• 灵活配置：支持算法选择、参数调整和输出格式自定义
• 直观可视化：提供显著性图、二值分割图和目标轮廓叠加图等多种输出形式

使用方法

1. 准备输入数据：准备待处理的RGB或灰度图像文件（支持格式：jpg, png, bmp）
2. 配置参数：设置算法选择阈值、处理区域指定、结果保存格式等可选参数
3. 执行分析：运行主程序开始显著性检测分析
4. 查看结果：获取显著性图、二值显著区域分割图、显著性目标轮廓叠加图和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 深度学习工具箱（如使用CNN相关功能）
• 推荐内存：8GB或以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、多种显著性检测算法的调用与执行、结果可视化生成以及分析报告的编制。该文件实现了从原始图像输入到最终结果输出的一体化处理流程，用户可通过修改配置参数来选择不同的处理方法和输出形式。