MATLAB图论图像显著性区域检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现图论驱动的图像显著性分析，通过构建像素/超像素图结构，结合随机游走与马尔可夫链模型，自动计算视觉显著性区域并生成热力图。适用于图像处理、计算机视觉等领域的研究与应用。

详 情 说 明

基于图论的图像显著性区域检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于图论模型的图像显著性分析算法。该系统通过SLIC算法对输入图像进行超像素分割，构建图像区域的图结构，并利用随机游走理论和马尔可夫链模型计算各区域的显著性值。系统能够自动识别图像中最吸引视觉注意的关键区域，生成显著性热力图，为图像理解、目标检测等计算机视觉任务提供有效的预处理支持。

功能特性

• 自动显著性检测：无需人工干预，自动识别图像中的视觉显著性区域
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 参数可配置：提供超像素数量、显著性阈值、图连接半径等可调参数
• 多输出格式：生成显著性热力图、数值矩阵、二值掩模等多种输出结果
• 关键区域定位：提供显著性得分排名前K的关键区域坐标信息
• 尺寸自适应：支持128×128像素至4096×4096像素的图像处理

使用方法

基本使用

1. 准备输入图像（确保满足尺寸要求）
2. 运行主程序文件
3. 系统将自动处理并生成显著性分析结果

参数配置

用户可通过修改配置参数来调整算法性能：

• 超像素数量：控制图像分割的精细程度
• 显著性阈值：调整显著性区域的敏感度
• 图连接半径：影响图结构的连接关系
• 关键区域数量K：指定输出的重点区域数量

输出结果

系统将生成以下输出文件：

• 显著性热力图：灰度图像，亮度表示显著性程度
• 显著性数值矩阵：double类型数组，包含各像素点的显著性值
• 二值化掩模：可选输出，突出显示显著区域
• 关键区域坐标：显著性排名前K的区域位置信息

系统要求

硬件环境

• 内存：至少4GB RAM（处理大图像建议8GB以上）
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 可选：Parallel Computing Toolbox（用于加速计算）

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，整合了图像显著性检测的全部流程。该文件实现了图像读取与预处理功能，负责调用超像素分割模块进行图像区域划分，完成图结构的构建与邻接矩阵计算，执行基于马尔可夫链的随机游走算法来量化显著性值，并生成最终的热力图和各种输出数据。同时，该文件还提供了参数配置接口和结果可视化功能，确保了整个系统的完整性和易用性。