【摘 要】
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随着人工智能和计算机视觉相关技术的高速发展，图像显著性检测受到学者们的高度关注。图像显著性检测是模拟人眼特性快速获取图像前景的过程，能将有限的计算资源分配给人眼感兴
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随着人工智能和计算机视觉相关技术的高速发展，图像显著性检测受到学者们的高度关注。图像显著性检测是模拟人眼特性快速获取图像前景的过程，能将有限的计算资源分配给人眼感兴趣的区域，从而提高后续的图像处理效率。 本文提出一种高效的图像显著性检测方法。首先通过六边形简单线性可迭代聚类(HSLIC)算法对图像进行预处理，获得六边形的超像素块，再利用马氏距离定义显著块和背景种子块之间的距离，生成基于距离加权的全局颜色对比(GCD)初始显著图，然后引入自动细胞机模型对显著图进行优化。为进一步获取精确的显著性区域，本文提出一种改进的粒子群优化算法(NPSO)对显著图进行分割。所提出的显著性检测算法在MSRA-5000和ECSSD两个数据库进行测试及比对分析，实验的结果表明，提取的显著图的效果优异。 最后将本文提出的显著性检测算法应用到图像检索领域。在传统的基于内容的图像检索方法中加入图像显著性检测算法，只需要对图像显著区域进行特征提取和特征匹配，弥补了传统方法要对图像全部内容进行特征提取的缺点，降低了图像的背景信息对图像检索带来的不利影响，大幅度提高了检索的精确度、降低了检索消耗的时间。实验结果表明，基于本文算法的图像检索效果和效率都有所提升。
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