毕设——图像视觉显著性目标检测（第五周到第七周工作总结）

可能是刚开始有些怠慢，进度不是很好，做得东西也有点乱，打算在此先进行一下梳理。因为每周要见一次导师，但是又考虑到自己要自学Java，所以打算每周只给毕设分配了两天的时间，随着毕设的进度再进行调整，总之在这先总结一下最近这三周的工作。
刚答完辩，郁闷了几天，没有听清老师的建议，再加上对成绩的关心，可能影响了情绪，后来又本着死猪不怕开水烫的心理，继续看Java。因为第四周有研究生复试，老师就没有安排见面，就稍微放松了一下。再第五周见面之前，我准备了一份Itti的简单程序，大致模拟了效果很一般的显著图，因为当时脑袋里还在犹豫自己做得东西是否真正的符合老师的要求，毕竟答辩的时候我根本没有涉及到关于把图像提取方面的知识，所以就各种搜索如何把图像提取出来。
在之前老师就说过，如何把图像提取出来，应该是遍历图像，按照显著值阈值分割，选出显著目标。但当时并没有想到如何通过代码实现，当时只是想着从网上copy，就找到了一份GrabCut的代码。经过一系列调试，发现这个程序需要人机交互，需要指出矩形框和前景背景，不太符合我的课题的要求，但想着原理上是相通的，就着手把代码搞懂，好加在Itti代码后面。但是苦于对Mat和IplImage了解得不够透彻，根本不会转型，导致没能实现我想要的效果。
最后只能再换个方向努力一下，反正图割也能用，到时候给老师演示一下，看能不能用再说。又跟据答辩时，对二值图的理解，弄了一下全局阈值分割，最后给老师看了一下，因为我把阈值分割得到的二值图放到了Itti算法里（其实时嫌麻烦再配置一遍opencv的文件目录），老师看二值图像有很多噪声，跟我说下周的主要内容要用数学形态学进行滤波，处理一下二值图。关于数学形态学，经过第六周一天就搞定了，知识简单的腐蚀，膨胀，开运算和闭运算这些，图片就不附加了。然后就是这周，也就是第七周，老师说让我重新选择一种方法，我找的是FT算法，又下载了MSAR的dataset。对算法进行了一系列调整，然后运行一波看看效果，当时的心情很激动，毕竟要搞出来了，因为改错的问题，有好多函数都是旧的，而且lib文件还出现了重复定义的问题，因为在学JAVA，好久不用C++有些陌生了。运行的时候，首先要选择文件存储的文件夹，它是直接对图像进行处理得到分割图、显著图和目标图三张图片，然后在选择源图，心情很激动，但是又带来了新的问题，优化！！！好多图像效果都不是特别好，不过还好，这样直接就决定了接下来两周的走向，毕竟时间还很多，要多看看源码，争取啃下来。                                                               搞了半天都没有传上图片，好气。