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基于超像素的全局显著性区域检测的任务书
任务书：基于超像素的全局显著性区域检测
任务背景：
显著性区域检测是计算机视觉领域中的重要问题，其目的是找出一张图片中最能吸引人注意力的区域，从而为图像分割、目标识别、图像检索等应用提供重要的信息。而全局显著性区域检测则是指在整张图片中寻找最突出的显著性区域，与局部显著性区域检测不同。
任务目标：
本任务的目标是实现一种基于超像素的全局显著性区域检测方法，要求满足如下条件：
1.可以输入一张任意大小的RGB彩色图像，并在图像中自动定位最突出的显著性区域；
2.要求使用超像素技术来将图像分割成若干个子区域，以降低计算复杂度，提高检测性能；
3.要求算法能够对多种图像类型（如室内、室外、自然风景等）进行有效地检测。
任务步骤：
1.熟悉显著性区域检测算法的原理和流程，掌握目前主流的一些算法思路；
2.学习超像素技术的基本原理和算法，了解超像素技术在图像分割和显著性区域检测中的应用；
3.根据以上学习情况，设计并实现一种基于超像素的全局显著性区域检测算法；
4.选择合适的数据集和评价指标，对算法进行实验验证，并与其他算法进行比较分析；
5.根据实验结果对算法进行改进和优化，进一步提高检测性能。
任务所需技能：
1.具备良好的编程能力，能够熟练使用图像处理和计算机视觉相关的编程语言；
2.熟悉常见的数学、统计学和机器学习相关知识，掌握算法设计和实现的基本思路；
3.具有一定的科研能力和实验设计能力，能够独立设计实验和进行数据分析；
4.具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够积极主动地与他人合作完成任务。
任务评价指标：
1.P-R曲线：根据给定的测试数据集，绘制出P-R曲线，计算曲线下的面积；
2.F-measure：以真实显著性区域为标准，计算算法的精度、召回率和F-measure值；
3.AUC值：计算ROC曲线下面积，用于综合评价算法的性能优劣；
4.运行时间：给定一张输入图像，计算算法的运行时间，分析算法的效率和实用性。
参考文献：
1.Achanta,R.,Hemami,S.,Estrada,F.,&Susstrunk,S.(2009).Frequency-tunedsalientregiondetection.IEEEInternationalConferenceonComputerVision,1597-1604.
2.Felzenszwalb,P.F.,&Huttenlocher,D.P.(2004).Efficientgraph-basedimagesegmentation.InternationalJournalofComputerVision,59(2),167-181.
3.Ren,J.,&Malik,J.(2003).Learningaclassificationmodelforsegmentation.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision,10-17.
4.Achanta,R.,Shaji,A.,Smith,K.,Lucchi,A.,Fua,P.,&Susstrunk,S.(2012).SLICsuperpixelscomparedtostate-of-the-artsuperpixelmethods.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,34(11),2274-2282.