paper-Saliency hard2easy

set parameters

- 超像素个数- 建图时边界权重

-读入图像

superpixel and compute feature

- 输入Y：初始标签，1和0KernelMat: KNN中的高斯度量KNNMat: 二值邻域矩阵，欧式度量LabeledIndex：已标记的超像素索引W：邻接矩阵（对称），欧式距离度量D：度矩阵geoDistMatrix：测地线距离矩阵spnum: 超像素个数SuperPixelCov: 灰度均匀性的度量LocalContrast: 局部对比度- 输出显著性Map

Propagation from Foreground

- 将边界种子点作为初始标记样本进行传播，并对结果normalize- 最终结果为：Stage1 = 凸包Prob.*边界Prob.*凸包内

Label propagation from background

design graph

- KNN 建立图- 边的权重