本文提出了一种基于全局对比度与多特征融合的图像显著性检测算法。该方法以全局对比度为核心思想，通过融合颜色、亮度和纹理等手工设计的特征，全面描述图像中各区域的信息。具体而言，算法首先将原始图像转换至Lab颜色空间，计算各像素在颜色、亮度上的全局对比度差异，同时采用Laplacian滤波器提取纹理信息，进而利用欧氏距离度量各像素与图像全局均值之间的差异，生成初步显著图。为提高算法在复杂场景下的鲁棒性与泛化能力，本文在数据预处理阶段采用了统一尺寸归一化、噪声去除以及多种数据增强技术，从而扩充训练样本和降低光照、噪声等环境干扰。
项目信息
编号：PCV-9
大小：25M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install opencv-python==4.11.0.86
– pip install numpy== 2.2.3
– pip install scikit-learn==1.6.1
项目介绍
本文提出了一种基于全局对比度与多特征融合的图像显著性检测算法。该方法以全局对比度为核心思想，通过融合颜色、亮度和纹理等手工设计的特征，全面描述图像中各区域的信息。具体而言，算法首先将原始图像转换至Lab颜色空间，计算各像素在颜色、亮度上的全局对比度差异，同时采用Laplacian滤波器提取纹理信息，进而利用欧氏距离度量各像素与图像全局均值之间的差异，生成初步显著图。为提高算法在复杂场景下的鲁棒性与泛化能力，本文在数据预处理阶段采用了统一尺寸归一化、噪声去除以及多种数据增强技术，从而扩充训练样本和降低光照、噪声等环境干扰。
本文在多个公开数据集（如CSSD、MSRA-B等）上开展了大量实验，通过ROC曲线下的面积（AUC）、PR曲线下面积（PR-AUC）以及实时检测速度等指标，对算法性能进行了全面而细致的评估。实验结果表明，所提算法不仅能有效突出图像中的显著区域，保留目标物体的主结构，同时在背景噪声抑制方面表现优异，并且具有较低的计算复杂度，满足实时处理的要求。与当前主流的深度学习方法相比，该算法完全基于传统图像处理技术实现，无需依赖大量标注数据，因此具有良好的解释性和易实现性，尤其适用于数据资源有限或对可解释性有较高要求的场景。
此外，为便于算法效果的直观展示和进一步的性能分析，本文还基于PyQt5开发了图形化用户界面。该界面不仅提供了图像加载、预处理、显著性检测与评估的一站式操作，同时实时展示原始图像、预处理图像、生成的显著图及相关评估指标，极大地方便了实验结果的观察与对比分析。综合来看，本文的研究为图像显著性检测提供了一种高效、易实现且具有良好实时性的替代方案，对后续在实际场景中的应用具有一定的参考价值和推广意义。
项目文档
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运行效果
运行 main.py
1.主界面
2.原始图像
3.加载真值
4.处理图像
5.评估
6.PR图
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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