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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(jī)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(jī)制的啟發(fā)下，研究人員發(fā)現(xiàn)將這種機(jī)制引入機(jī)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(jī)制，對圖片中各部分信息的重要程度進(jìn)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(diǎn)，對顯著性檢測模型進(jìn)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(jī)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(jìn)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(jī)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(jìn)行了總結(jié)比較，對該領(lǐng)域硏究的下一步發(fā)展方向進(jìn)行了展望。
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