| 输入:原始图像 |
| 输出:卓越的地图 |
| 初始化:输入图像的大小调整 |
| 步骤1:表面分层 |
| 步骤1.1:原始图像转换为灰度图像,并作为图像的第一层 |
| 步骤1.2:第一层图像的最低有效位层为零得到一幅图像的第二层包括七位层作为图像输出。最低有效位层第二层的形象为零的第三层图像的输出 |
| 步骤1.3:不同位的二进制数据转换成十进制像素值获得多层图像匹配的比特数 |
| 步骤2:颜色转换 |
| 步骤2.1:计算Mark1根据公式(3) |
| 步骤2.2:计算Mark2根据公式(4) |
| 步骤3:使用PCA特征提取 |
| 步骤3.1:计算根据公式(7) |
| 步骤3.2:计算距离每个图像块之间的和平均图像块根据公式(6) |
| 步骤3.3:计算颜色特性的根据公式(8) |
| 步骤4:卓越地图融合 |
| 步骤4.1:计算功能的融合映射根据公式(9),并限制融合功能的范围由归一化法 |
| 步骤4.2:结合融合特征映射和高斯权重映射得到的视觉显著图根据公式(10) |
| 第五步:计算信息熵的根据公式(11),并计算出显著图最好的规模根据公式(12) |
