视觉显著性检测fes算法原理实现

视觉显著性检测是指模拟人类感知视觉的过程，通过识别图像中显著的区域来抓住人的视觉注意力。而FES (Feature Extraction and Selection) 算法是视觉显著性检测中常用的算法之一，它基于图像上的局部特征来确定显著性区域。

具体实现上，FES算法首先对图像进行预处理，如调整图像大小、平滑去噪等，然后提取局部特征，例如颜色、纹理、边缘等，再根据这些特征的统计信息以及它们在图像中的分布情况等因素来计算各个区域的显著性得分，最终选出得分较高的区域作为显著区域。