基于MATLAB的静态图像显著性检测系统实现

资 源 简 介

本项目采用加州理工大学视觉显著性模型，通过MATLAB实现静态图像的显著性区域自动检测。系统包含图像预处理、多尺度特征分析和热力图生成功能，可精准定位人眼关注区域，适用于图像分析和计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的静态图像显著性分析系统

项目介绍

本项目基于加州理工学院三位教授提出的经典视觉显著性计算模型（Itti-Koch模型），实现了一个完整的静态图像显著性区域检测系统。系统能够模拟人类视觉注意力机制，自动分析输入图像并定位人眼可能重点关注的内容区域。通过多尺度特征分析和中央-周边对比度计算，生成精确的显著性热力图，为图像理解、目标检测和计算机视觉应用提供重要技术支持。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用图像金字塔技术，在不同尺度空间提取颜色、亮度和方向特征
• 中央周边差异计算：基于生物学视觉机制，计算局部区域与周边环境的对比度差异
• 显著性图融合：采用Itti-Koch模型的融合机制，将多特征显著性图整合为统一的显著性图
• 自适应图像处理：支持各种尺寸的彩色/灰度图像，自动进行尺度归一化预处理
• 多样化输出：提供热力图、边界标注、统计报告等多种结果展示形式
• 批量处理支持：可同时对多张图像进行显著性分析，提高处理效率

使用方法

1. 单张图像处理

- 将待分析图像放置于指定目录 - 运行主程序，选择单图像处理模式 - 输入图像路径或通过对话框选择图像文件 - 系统自动处理并显示显著性分析结果

1. 批量图像处理

- 将所有待处理图像置于同一文件夹 - 运行主程序，选择批量处理模式 - 指定输入文件夹和输出保存路径 - 系统按顺序处理所有图像并保存结果

1. 输出结果说明

- 显著性矩阵：MATLAB矩阵数据，包含每个像素的显著性值 - 热力图可视化：伪彩色显示，红色表示高显著性区域 - 边界标注图：在原图上标记显著性区域轮廓 - 统计报告：提供显著性值的统计分析数据

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 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

主程序文件整合了系统的所有核心功能模块，包括图像读取与格式转换、多尺度金字塔构建、颜色与亮度特征提取、方向梯度计算、中央周边差异分析、多特征图融合机制、显著性图归一化处理、热力图可视化生成、显著性区域边界检测以及结果保存与统计报告输出等功能。该文件作为系统的总控单元，协调各处理阶段的执行流程，确保显著性分析的完整性和准确性。