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显著性检测(saliency detection)评价指标之KL散度距离Matlab代码实现
阅读量:5982 次
发布时间:2019-06-20

本文共 1565 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

步骤1:先定义KLdiv函数:

function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap)% saliencyMap is the saliency map% fixationMap is the human fixation mapmap1 = im2double(imresize(saliencyMap, size(fixationMap)));map2 = im2double(fixationMap);% make sure map1 and map2 sum to 1if any(map1(:))    map1 = map1/sum(map1(:));endif any(map2(:))    map2 = map2/sum(map2(:));end% compute KL-divergencescore = sum(sum(map2 .* log(eps + map2./(map1+eps))));

  步骤2:再写一个主函数调用它:

clear;clc;smap_path='E:\Dataset180303\final_data\smap_Result1\';gmap_path='E:\Dataset180303\final_data\image_resize_gt\';smap_file=dir(smap_path);for j=3:length(smap_file)    disp(j-2);    gmap_name=strcat(gmap_path,num2str(j-2), '.jpg');%     gmap_name=strcat(gmap_path,smap_file(j).name);    smap_name=strcat(smap_path,num2str(j-2+ 0 ), '.jpg');%     smap_name=strcat(smap_path,num2str(j-2+ 0 ), '_SaliencyMap', '.jpg');    gmap=imresize(imread(gmap_name), [224, 224], 'bicubic');    smap=imresize(imread(smap_name), [224, 224], 'bicubic');    sal_map=mat2gray(smap);    if gmap==0        continue;    end        if size(gmap,3)==3        gt_final_map=rgb2gray(gmap);    else        gt_final_map = gmap;    end    sal_map=imresize(sal_map,0.5);    gt_final_map=imresize(gt_final_map,0.5);        threshold_value = graythresh(gt_final_map);    gt_final_map_bin = im2bw(gt_final_map, threshold_value);    c = KLdiv(sal_map, gt_final_map);    idx=find(isnan(c));    c(idx)=0.5;    c = abs(c);    a(j-2,1)=mean(c);end% b(i-2,1)=mean(a);% clear a;% endKLdiv = mean(a);

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Qsir/p/8686784.html

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