【摘 要】
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摘要：检测视觉上显著的区域对于很多计算机视觉应用都是非常有帮助的，例如：内容保持的图像缩放，自适应的图像压缩和图像分割。显著区域检测成为视觉显著性检测领域的重要研究方向。文中介绍了显著区域检测算法的研究现状并分析了典型的显著区域检测方法。首先，将现有的显著区域检测算法进行了分类和分析。然后，在一个包含1 000幅图像的公开数据集上对典型的显著区域检测算法进行了评测。最后对现有的显著区域检测算法进行
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摘要：检测视觉上显著的区域对于很多计算机视觉应用都是非常有帮助的，例如：内容保持的图像缩放，自适应的图像压缩和图像分割。显著区域检测成为视觉显著性检测领域的重要研究方向。文中介绍了显著区域检测算法的研究现状并分析了典型的显著区域检测方法。首先，将现有的显著区域检测算法进行了分类和分析。然后，在一个包含1 000幅图像的公开数据集上对典型的显著区域检测算法进行了评测。最后对现有的显著区域检测算法进行了总结并展望了下一步发展方向。
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He等人[17]在Cheng的研究基础上，提出了结合全局对比和颜色空间分布的显著区域检测方法。作者指出颜色的空间分布越紧凑，该类颜色就应具有更高的显著性，反之亦然。该方法将每类颜色所属像素空间位置的方差作为衡量颜色空间分布的指标，生成颜色空间显著图。其后将颜色空间显著图和直方图对比度显著图或区域对比度显著图进行叠加得到最终的显著图。Perazzi等人[16]也提出了一个基于对比度和空间分布的显著区域检测方法。
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[11]Y. Ma， H. Zhang， Contrast-based image attention analysis by using fuzzy growing[C] // ACM International Conference on Multimedia， 2003：374–381.
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