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ImageSaliencyFilter
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ImageSaliencyFilter

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image の顕著性マップを返す．

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^2-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

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例  (2)基本的な使用例

グレースケール画像の顕著性フィルタリング：

In[1]:=1
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https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-carabw
Out[1]=1

カラー画像の顕著性フィルタリング：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-5yfz33
Out[1]=1

オプション  (6)各オプションの一般的な値と機能

Method  (6)

デフォルトで，"U2Net"が使われる：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-fitful
Out[1]=1

Itti視覚的注意モデルに基づいた顕著性を計算する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-c1j3cx
Out[1]=1

Ittiアルゴリズムで使われる方向と強度のマップを返す：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-2spzem
Out[2]=2

"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：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-8xxt14
In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-zq1b7c
Out[2]=2

使用するレベル数を指定する：

In[3]:=3
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-q0ilt1
Out[3]=3

"ImageSignature"メソッドで顕著性を計算する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-gnpf8h
Out[1]=1

"SpectralResidual"メソッドで顕著性を計算する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-xwma6l
Out[1]=1

"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：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-n3jjnp
Out[1]=1

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

顕著性を使って画像の前景と背景を識別する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-yq1fza

画像の顕著性マップを計算する：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-3fykym
Out[2]=2

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：

In[3]:=3
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-usvs3e
Out[3]=3

画面の最も顕著なオブジェクトを識別するマスクを作る：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-m0qvc5
In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-9jcm3d
Out[2]=2

顕著性マップをバイナリ化し，最大コンポーネントを保存する：

In[3]:=3
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-6lrteh
Out[3]=3

画像から顕著な領域を抽出する：

In[4]:=4
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-kbhpde
Out[4]=4

画像の顕著な領域を切り取る：

In[5]:=5
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-0ez0i7
Out[5]=5

顕著性マップを使って画像中の顕著な領域を抽出する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-os2qlz
In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-ljez8w
Out[2]=2

最大の顕著性で領域をトリミングする：

In[3]:=3
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-r5u6e7
Out[3]=3

画像ピラミッドを使って，異なるスケールで顕著性を計算する：

In[1]:=1
✖
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：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-joh8b3
Out[2]=2

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：

In[3]:=3
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-olsb4w
Out[3]=3

画像上のマップをアルファチャンネルとして表示する：

In[4]:=4
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-lr93ff
Out[4]=4

単一スケールの顕著性フィルタリングと比較する：

In[5]:=5
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-ym1hal
Out[5]=5

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：

In[6]:=6
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-e35n4d
Out[6]=6

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：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-l6av2a
In[5]:=5
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-oqu860
Out[5]=5
In[6]:=6
✖
https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-suxukr
Out[6]=6

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：

In[7]:=7
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https://wolfram.com/xid/0g34rirvwou6qpxc6-meneul
Out[7]=7
Wolfram Research (2014), ImageSaliencyFilter, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html （2023年に更新）.
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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）.

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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.

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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

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Wolfram Language. (2014). ImageSaliencyFilter. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2025_imagesaliencyfilter, author="Wolfram Research", title="{ImageSaliencyFilter}", year="2023", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html}", note=[Accessed: 02-April-2025 ]}

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@misc{reference.wolfram_2025_imagesaliencyfilter, author="Wolfram Research", title="{ImageSaliencyFilter}", year="2023", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html}", note=[Accessed: 02-April-2025 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2025_imagesaliencyfilter, organization={Wolfram Research}, title={ImageSaliencyFilter}, year={2023}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html}, note=[Accessed: 02-April-2025 ]}

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@online{reference.wolfram_2025_imagesaliencyfilter, organization={Wolfram Research}, title={ImageSaliencyFilter}, year={2023}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageSaliencyFilter.html}, note=[Accessed: 02-April-2025 ]}