魏泽国，赵长伟

(河南科技大学，河南 洛阳 471000)

1 引言

图像的显著区域检测[1]一直是视觉研究领域的热点，将人类的视觉系统所感兴趣的区域利用计算机作为辅助的检测工具，感知该区域的运动目标[2]。在计算机中，显著性理论较为复杂，高级显著检测里会涉及到关于人的视觉、神经学、心理学等。在图像数据加工过程中，“注意”是在整个场景初步形成基础上的视觉感知，是一种重要的心理调节机制，其变化可以决定注视区的范围、注视点的具体位置。视觉注意的显著区域监测对图像的分析有着重要的意义，如果将这种调节机制引入到检测领域中，有效的图像信息就可以进行分配并具备感知选择的能力。在计算资源时，优先将注意分配到观察者容易感知的区域，这样就会提高图像分析的工作效率，以这种思想基础上建立的方法被学者们称为显著区域检测。

在传统的图像显著区域检测中，需要检测人员注意力高度集中的情况下工作，但是长时间保持这样工作会使检测人员注意力大大降低，也会给视力带来很大的负担，导致容易错过图像中重要的检测数据[3]，所以传统的显著区域检测方法在实际的工作中实用性较差，效率不明显。近年来，已有相关学者对场馆监控图像显著区域检测做出了研究，通过对显著性检测方法使用的领域范围不同，可将现有的方法分为两种：文献[4]提出基于多特征的监控图像显著区域检测算法，主要包括对目标边缘度、对称性进行计算，但在同一区域中出现相似的目标时，检测结果偏差较大，因此，该方法的实际运用性较差，使用范围不广泛；……