陈振东

(江苏财经职业技术学院，江苏 淮安 223003)

0 引言

对于一幅图像来说，用户只对图像中的部分区域感兴趣，这部分感兴趣的区域代表了用户的查询意图，而多数剩余的不感兴趣区域则与用户查询意图无关.显著区域是图像中最能引起用户兴趣、最能表现图像内容的区域.事实上，显著区域的选择是非常主观的，由于用户任务和知识背景的不同，对于同一幅图像，不同的用户可能会选择不同的区域作为显著区域.

常用的方法是利用人的注意力机制为基础计算图像的显著度.认知心理学的研究表明，图像中有些区域能显著的吸引人的注意，这些区域含有较大的信息量.认知科学家已经提出了许多数学模型来模拟人的注意力机制.由于利用了图像认知过程中的一般规律，这样提取的显著区域比较符合人的主观评价.

基于视觉特征的方法最具代表性的是Itti等人［1］提出的显著图方法.这种方法利用了神经生理学中的感受野、侧抑制神经网络等研究成果，模拟了人的视觉注意力机制.认为像素与背景的对比是吸引人注意的重要因素，并把这种对比定义为该点的显著值.综合考虑颜色、亮度、方向等多种特征的显著值得到图像的显著图，然后再根据显著图确定图像的显著区域.在此基础上很多人也提出了不同的显著性分析方法，如图论GBVS［2］，频谱残差SR［3］等.国内在Itti方法的基础上提出了多尺度分析方法［4］检测效果比较好，而且……