贺钰博，刘 坤

上海海事大学 信息工程学院，上海 201306

图像的显著性区域是指由于人类的视觉注意机制，人们会快速地搜索和定位图像中最感兴趣的区域。我国海域十分辽阔，海事海洋的监控管理越来越为重要，海面显著性检测是海事海洋监管图像处理中的重要的预处理步骤，能够迅速提取到图像中的重要关键信息，减少其计算量及处理时间，为后续的海面目标识别与跟踪等提供有效支持。但海面环境复杂，如海面目标经常受到云雾环绕、遮盖等情况，因此提取海面显著目标时容易丢失特征、存在伪影甚至丢失显著性区域。基于上述情况，如何有效地提取海面目标显著性区域一直是国内外科研工作者关注的热点问题。

传统的提取图像显著性区域方法，大致分为生物启发、频域残差、相位谱、背景检验方法等。其中，Itti 等[1]以数学归纳的方法从图像强度、图像颜色、目标结构三个方面描述了显著性目标特征。Achanta 等[2]则在显著性领域上首次将注视点的预测转移到物体区域的二值图的预测上，并逐步发展为主要对图像目标进行检测。将图像中的每个像素颜色值、平均颜色值、彩色图像中的距离作为显著性值，进行逐像素预测。Srivastava等[3]使用背景分块、Gabor滤波、目标与背景最小距离三个参数进行特征信息集合并计算，最后得出显著性目标。Cheng等[4]基于图像颜色对比度和颜色平滑程度对同频率像素进行排列，根据权值进行逐像素赋值，从而得出显著性图。……