ImageSaliencyFilter
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ImageSaliencyFilter
詳細とオプション

- 顕著性フィルタリングは,入力画像中において画素がどれくらい重要あるいは顕著であるかを強度が表す,(顕著性マップとしても知られる)単一チャンネル画像を作成する.
- ImageSaliencyFilterは,他と際立って異なる特徴を持つ画像の部分に焦点を当てるために使われることが多い.顕著性の値が高い程,より重要であるとみなされる.
- ImageSaliencyFilterは,任意数のチャンネルを持つ2D画像に使うことができる.
- ImageSaliencyFilterはMethodオプションを取る.次はその可能な設定である.
-
"Itti" 色,強度,方向性に基づいた顕著性 "IttiColor" Ittiアルゴリズムのカラーマップ "IttiIntensity" Ittiアルゴリズムの強度マップ "IttiOrientation" Ittiアルゴリズムの方向マップ "HistogramContrast" 画像の画素の平均的な色差に基づく顕著性 "SpectralResidual" 対数スペクトルの剰余に基づく顕著性 "ImageSignature" 前景推定に基づく顕著性 "U2Net" U -Net,顕著なオブジェクトの検出(デフォルト)
- Ittiアルゴリズムは人間の視覚における顕著性に基づいている.このアルゴリズムに基づくメソッドでは,そのすべてで計算がRGB色空間で行われる.
- Ittiに基づいたすべてのメソッドで,画像の異なるスケールが互いに比較される.Method->{"method",{σ1,σ2,…},{step1,step2,…}}の場合,すべての j について,スケール σi がより目の粗いスケール σi+stepjと比較される.デフォルト設定は{"Itti",{2,3,4},{3,4}}である.
- Method{"U2Net",TargetDevicedevice}を使って計算を行うデバイスが指定できる.
例題
すべて開くすべて閉じる例 (2)基本的な使用例
オプション (6)各オプションの一般的な値と機能
Method (6)

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-fitful


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-c1j3cx


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-2spzem

"HistogramContrast"メソッドは,量子化された画像を使って色のコンtラストを推定する:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-8xxt14

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-zq1b7c


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-q0ilt1

"ImageSignature"メソッドで顕著性を計算する:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-gnpf8h

"SpectralResidual"メソッドで顕著性を計算する:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-xwma6l

"U2Net"ニューラルネットワークを使った顕著性フィルタリング:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-n3jjnp

アプリケーション (4)この関数で解くことのできる問題の例

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-yq1fza

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-3fykym

最大拡張値を使用して顕著性マップをバイナリ化し,前景領域を抽出する:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-usvs3e


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-m0qvc5

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-9jcm3d


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-6lrteh


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-kbhpde


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-0ez0i7


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-os2qlz

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-ljez8w


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-r5u6e7


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-ekzhz8
ピラミッドを計算し,顕著性フィルタリングを全レベルに適用する:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-joh8b3

全レベルの結果を積み重ねてマルチスケールの顕著性マップを再構築する:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-olsb4w


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-lr93ff


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-ym1hal

ニューラルネットワークに基づいた顕著性のフィルタリングと比較する:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-e35n4d

特性と関係 (1)この関数の特性および他の関数との関係
Method->"Itti"とすると,比較するマップが少なければ結果の計算が速くなる:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-l6av2a

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-oqu860


https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-suxukr

Ittiの方がニューラルネットワークに基づいたメソッドよりもまだ速い:

https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-meneul

Wolfram Research (2014), ImageSaliencyFilter, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html (2023年に更新).
テキスト
Wolfram Research (2014), ImageSaliencyFilter, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html (2023年に更新).
Wolfram Research (2014), ImageSaliencyFilter, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html (2023年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2014. "ImageSaliencyFilter." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2023. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html.
Wolfram Language. 2014. "ImageSaliencyFilter." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2023. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html.
APA
Wolfram Language. (2014). ImageSaliencyFilter. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html
Wolfram Language. (2014). ImageSaliencyFilter. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html
BibTeX
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