显著性检测(saliency detection)评价指标之NSS的Matlab代码实现
calcNSSscore.m
- function [ score ] = calcNSSscore( salMap, eyeMap )
- %calcNSSscore Calculate NSS score of a salmap
- % Usage: [score] = calcNSSscore ( salmap, eyemap )
- %
- % score : an array of score of each eye fixation
- % salmap : saliency map. will be resized nearest neighbour to eyemap
- % eyemap : should be a binary map of eye fixation
- % clear;clc;
- % salMap=imread('spatial_temporal_smap.png');
- % eyeMap=imread('SMB_src35_hrc00_035.png');
- % eyeMap=rgb2gray(eyeMap);
- %%% Resize and normalize saliency map
- salMap = double(imresize(salMap,size(eyeMap),'bicubic'));
- mapMean = mean2(salMap); mapStd = std2(salMap);
- salMap = (salMap - mapMean) / mapStd; % Normalized map
- %%% NSS calculation
- [X Y] = find(eyeMap > 0);
- NSSVector = zeros(1,size(X,1));
- for p=1:size(X,1)
- NSSVector(p) = salMap(X(p),Y(p));
- end
- score = NSSVector;
- % end
main.m
- 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 i=3:length(vedio_file)
- % disp(i);
- % vedio_name=strcat(smap_path,vedio_file(i).name);%字符串
- % smap_file=dir(vedio_name);%文件夹
- %
- % vedio_name1=strcat(gmap_path,vedio_file(i).name);
- % gmap_file=dir(vedio_name1);
- 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 ), '_SaliencyMap', '.jpg');
- smap_name=strcat(smap_path,num2str(j-2 +0), '.jpg');
- gmap=imresize(imread(gmap_name), [224, 224], 'bicubic');
- smap=imresize(imread(smap_name), [224, 224], 'bicubic');
- sal_map=mat2gray(smap);
- if size(gmap,3)==3
- gt_map=rgb2gray(gmap);
- else
- gt_map=gmap;
- end
- threshold_value = graythresh(gt_map);%使用最大类间方差法:找到图片的一个合适的阈值(threshold)。
- % threshold_value=0.01;
- gt_final_map = im2bw(gt_map, threshold_value);%make gt_map to boolean map也叫逻辑矩阵
- b=calcNSSscore(sal_map,gt_final_map);
- b = abs(b);
- a(j-2,1)=mean(b);
- disp(j-2);
- end
- idx=find(isnan(a));
- a(idx)=1.5;
- RGBD_NSS=mean(a);
- % clear a;
- % end
- nss = mean(RGBD_NSS);
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