FT 显著性检测算法从频域出发，利用高斯低通滤波，计算 CIE Lab 颜色空间中单个像素和图像所有像素平均值的欧氏距离作为该像素的显著值。FT 算法在强调显著对象的同时，能够建立较为清晰的边界，对纹理和噪声产生的高频信息应有较强的抗干扰能力，并能有效地输出全分辨率即和原图同样大小的显著性图。
2 部分代码function sm= ft_saliency(img) gfrgb = imfilter(img, fspecial('gaussian',3,3), 'symmetric', 'conv'); cform = makecform('srgb2lab');%转换颜色空间，RGB到Lab lab = applycform(gfrgb,cform); l = double(lab(:,:,1)); lm = mean(mean(l)); a = double(lab(:,:,2)); am = mean(mean(a)); b = double(lab(:,:,3)); bm = mean(mean(b)); sm = (l-lm).^2 + (a-am).^2 + (b-bm).^2; %求欧式距离 sm=(sm-min(min(sm)))./(max(max(sm))-min(min(sm)));% imshow(sm);end
3 仿真结果
4 参考文献
[1]王晓宇, 杨帆, 范海瑞,等. 融合改进FT显著性与Grabcut的图像目标分割算法[J]. 电讯技术, 2019, 59(2):7.
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