1、基于內(nèi)容的圖像檢索是多媒體搜索引擎的一項重要技術(shù)，在給定查詢圖像的前提下，依據(jù)內(nèi)容信息或指定的查詢標準，在圖像數(shù)據(jù)庫中搜索并查找出符合查詢條件的相應圖像。傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)主要依賴于圖像的底層特征如顏色特征、紋理特征、形狀特征等，利用整幅圖像的全局特征進行檢索或查詢，這樣的檢索容易受到背景等因素的影響，降低了查詢效率。文章考慮在待查詢圖像中首先進行顯著區(qū)域提取，從而將檢索和查詢?nèi)蝿胀耆性陲@著區(qū)域上。這也是未來實現(xiàn)基于內(nèi)容圖

2、像檢索的主要途徑。
　　顯著區(qū)域是圖像中最能引起人關(guān)注的區(qū)域。人的視覺系統(tǒng)能夠快速可靠地檢測出圖像中的顯著性區(qū)域，而建立相應的視覺計算模型仍然是一個挑戰(zhàn)。文章提出了一種基于Local特征和Regional特征的自然圖像顯著性檢測方法。該方法首先將圖像分成8×8的子塊，其次分別計算每一個子塊的Local特征和Regional特征：Local特征可以局部的反映出子塊的顯著特性，Regional特征可以全局的反映出子塊的顯著特性。為解決

3、單一尺度下可能會丟失細節(jié)特征的問題，圖像中顯著物體特征的提取在多個尺度下進行，將多尺度下子塊的Local特征和Regional特征加權(quán)組合來確定子塊的顯著程度，從而得到整個圖像的顯著性。此外，通過計算四個顏色通道上的顏色色度對比，獲得顯著物體的邊緣。將圖像的顯著特征與顯著物體的邊緣綜合后就可以得到圖像的顯著圖。
　　顯著區(qū)域的提取通常是直接對顯著圖進行分割獲得的，但由于顯著圖不包含彩色圖像中物體的整體信息，這種分割通常會破壞顯著物