基于多通道视觉注意机制的MATLAB图像显着性目标检测系统

资 源 简 介

本项目实现了基于生物视觉注意机制的图像显着性分析，使用MATLAB模拟人类视觉系统的多通道处理机制，包括亮度感知、DKL颜色空间处理和方向特征提取，可自动检测图像中视觉显着性最高的区域。

详 情 说 明

基于多通道视觉注意机制的图像显著性目标检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于生物视觉注意机制的图像显著性分析系统。通过模拟人类视觉系统的亮度感知、DKL颜色空间处理和方向特征提取等多通道处理机制，计算图像中各区域的视觉显著性程度。系统能够自动识别图像中最吸引人眼注意的显著区域，生成对应的显著性热力图，为图像理解、目标检测和人机交互等应用提供重要基础。

功能特性

• 多通道视觉特征提取：实现亮度特征、DKL颜色空间对比度特征和Gabor滤波器方向特征的多维度分析
• 自适应显着图生成：基于生物视觉注意机制的特征融合算法，生成符合人类视觉感知的显着性分布
• 多样化输出结果：提供显着性热力图、二值化掩模、统计报告和可视化对比图等多种输出形式
• 参数可调节：支持滤波器参数、特征权重等关键参数的灵活配置

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPEG、PNG、BMP等格式）
2. 根据需要调整系统参数配置
3. 运行主程序进行显着性分析
4. 查看生成的显着性热力图和相关分析结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像预处理、多通道特征提取与融合、显着图生成以及结果可视化等功能模块。具体实现了DKL颜色空间转换与颜色对比度计算、Gabor滤波器方向特征提取、多通道特征融合与显着图生成算法，并能够输出显着性热力图、二值化掩模和统计报告等多种分析结果。