三种显著性检测算法(SR,HFT,GBMR)

两盒软妹~` 提交于 2021-01-19 07:14:48

一、谱残差(Spectral Residual, SR) 

一种简单的图像显著性计算模型

http://www.cnblogs.com/CCBB/archive/2011/05/19/2051442.html

 

图像显著性论文(二)—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

https://blog.csdn.net/chenjiazhou12/article/details/39522467

 

Spectral Residual 小记

http://lowrank.science/Spectral-Residual/

 

二、超复数傅里叶变换(Hypercomplex Fourier Transform, HFT) 

主页:论文、代码、实验结果

https://sites.google.com/site/jianlinudt/hft

 

三、基于图形的流形排序(Graph-Based Manifold Ranking, GBMR) 

 

图像显著性处理–流形排序算法

https://blog.csdn.net/qq_16786501/article/details/75568363

 

基于流行排序的显著性检测方法-MR

https://blog.csdn.net/qq_22238021/article/details/74078929

 

 

 

 

 

 

 

 


 

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