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目的随着互联网技术的发展,信息的数量呈几何级数增长。信息改变着人类的传统生活方式,它可以给人们的娱乐,教育,商业活动提供便利。但是另一方面,需要处理的信息数量大大超过了计算机的处理能力,因此,如何使计算机能像人眼一样可以自动在大量信息中选择重要信息进行加工就显得十分重要。图像的视觉显著性信息能够反映图像中不同区域对人视觉系统刺激的程度。可靠的显著性方法可以从大量的信息中自动预测预测和挖掘重要的视觉信息,这些信息可以为图像分割、图像检索等应用提供有价值的线索。目前,显著性检测算法的鲁棒性和实时性是研究