摘要：显著性检测作为计算机视觉中的一个重要任务，旨在通过模拟人类视觉系统的注意力机制，自动地从图像中提取出最具吸引力的区域。本文提出了一种基于中心先验的全局对比度显著性检测算法。该算法充分考虑了图像的全局对比度信息以及图像中心区域的特殊性，以提高显著区域的准确性和检测效率。
作者：Bob(原创)
项目概述
显著性检测作为计算机视觉中的一个重要问题，旨在模拟人类视觉系统的注意力机制，自动从图像中提取出最具吸引力的区域。传统的显著性检测方法大多侧重于局部信息的提取，忽略了图像全局对比度信息及其中心区域的特殊性。针对这一问题，本文提出了一种基于中心先验的全局对比度显著性检测算法。
本文的主要贡献在于引入了中心先验假设，即图像的中心区域通常包含更多具有重要信息的内容。因此，本文首先利用全局对比度信息对图像进行处理，并结合中心区域的先验信息，提出了一种新的显著性评估机制。该机制通过综合考虑图像的全局对比度和局部区域的对比度差异，从而有效地提升了显著性区域的检测精度。
实验结果表明，所提出的算法在多个显著性检测评估指标上（包括AUC、PR-AUC、MAE等）均优于传统方法，尤其是在复杂背景和多物体场景下，表现出较高的鲁棒性和准确性。通过与其他先进方法的对比，验证了中心先验对显著性检测效果的显著提升作用。
本文的研究为显著性检测问题提供了一种新的思路，结合中心先验与全局对比度信息的融合，不仅提高了算法性能，还为视觉注意力机制的进一步研究提供了理论基础和实践依据。
系统设计
本系统采用特征匹配、非刚体配准与多尺度融合相结合的设计，实现了对输入图像的精确对齐与高质量拼接。
图1 系统整体流程图
硬件配置
该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。
表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)
软件环境
对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。
表2 系统软件配置(真实运行环境)
运行展示
图2 系统主界面
图3 加载原始的图像
图4 加载真值和处理图像
图5 预测阈值调整
图6 评估结果展示
图7 Precision-Recall 曲线
通过PR曲线（Precision-Recall曲线），可以直观地评估模型在不同Recall值下的Precision表现。曲线下的面积（PR-AUC）为0.703，这表明模型在检测任务中的综合性能良好，能够在提高Recall的同时保持较高的Precision。
运行 batch_eval.py
命令行输入：
python batch_eval.py --root ../CSSD --split Test --size 256 --save_dir ../runs --sample_n 10 --seed 42
图8 批量评估过程输出
该图展示了在开启（ON）与关闭（OFF）Center Prior的情况下，进行批量评估时模型的性能指标（AUC、PR值、MAE等）的变化。Center Prior开启时，模型的表现较好，尤其在PR值和AUC方面表现优异，反映了模型在处理图像时利用中心先验能够有效提升性能。
（1）运行 batch_eval.py 脚本，评估 ../CSSD 数据集中的测试集（Test）。
（2）对每张图像进行尺寸调整，大小为 256×256。
（3）从测试集中随机选择 10 张图像进行评估。
（4）评估结果保存在 ../runs 目录下。
（5）设置随机种子为 42，保证实验的可复现性。
这个命令常用于批量评估模型的性能，尤其是在深度学习中，帮助快速对模型进行验证和测试。