android中的圖像顯着性檢測

Question

嗨，大家好，我想提取圖像中最顯着的部分。爲此，我想在java中使用顯着的檢測器算法，並且我希望在位圖圖像上實現這一點。讓我告訴你一些我不能使用openCV的東西，所以請幫助我用簡單的算法對它們進行歸檔。 這是什麼我想要的東西..

我已經嘗試過索貝爾過濾器第一，但是這並沒有給我這種結果，順便說一句，他們只談論突出部分其他結果不應該被考慮。 thanx

Answer 1

顯然sobel過濾器不會給你這樣的結果。它是一種邊緣檢測算法，而不是用於顯着性檢測的算法。 圖像中的凸顯對象是人類關注的所有圖像中的一部分，休息部分大多被人類的視覺所忽略。

在實施之前，您應該研究不同種類的顯着性，如「興趣點」，「類特定顯着性」和「通用顯着性」。在我看來，你正在尋找「Generic Saliency」。

您可以嘗試Itti等人的顯着性工具箱。人，英威騰 一些其他的顯着性檢測算法包括：

• HZ07和HZ08由侯，張
• BITS系統由Klein和Frintrop
由布魯斯和Tsotos
• AIM模式
• CODI顯着性

我認爲與上述算法相比，CoDi顯着性是最快的算法，並且將適用於移動應用。

我不認爲這裏的任何人會爲你實現這一點。研究論文並使用opencv來實現。

Answer 2

沒有爲里拉內Stentiford模型的Java實現：SVN source code

這對視覺注意力，但所有的一切是你的意思顯着性的東西。這是最基本和最簡單的模式，但它易於實施，速度相當快。它應該不會將問題轉移到Java的Android上。研究論文的名稱在源文件中給出。一個例子可以在這裏找到：visual attention in LIRE

基本的方法是檢查紋理在圖像中重新出現的頻率。假設是紋理重新出現的頻率越高，觀衆對它的關注就越少。它基於隨機像素比較，因此它是非確定性的，但仍然導致可接受的結果，即。用於圖像重新定位的能量函數。