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當(dāng)今圖像數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，如何利用計算機高效地獲取、處理圖片信息成為領(lǐng)域內(nèi)重要的研究課題。在人類視覺注意機制的啟發(fā)下，研究人員發(fā)現(xiàn)將這種機制引入機器圖像處理任務(wù)中可以大大提高信息提取的效率，從而更好地節(jié)省有限的計算資源。視覺圖像顯著性檢測即利用計算杋模擬人類的視覺注意機制，對圖片中各部分信息的重要程度進行計算。其在圖像分割、視頻壓縮、目標(biāo)檢測、圖像索引等領(lǐng)堿得到了廣泛的應(yīng)用，有著重要的硏究價值。文中介紹了圖像顯著性檢測算法的研究現(xiàn)狀，首先以信息驅(qū)動來源為切入點，對顯著性檢測模型進行概述，辶后分析了現(xiàn)有幾種典型的顯著性檢測算法，并根據(jù)是否基于學(xué)習(xí)的模型將其分為基于非學(xué)習(xí)模型、基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型以及基于深度學(xué)習(xí)模型3類。針對第一類，文中較為詳細(xì)地對基于局部對比度和基于全局對比度的顯著性檢測算法進行了分類比較，指出了各自的優(yōu)勢與不足;針對后兩類，分析了機器學(xué)習(xí)算法及深度學(xué)習(xí)在顯著性檢測中的應(yīng)用。最后對現(xiàn)有的顯著性檢測算法進行了總結(jié)比較，對該領(lǐng)域硏究的下一步發(fā)展方向進行了展望。
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