1、視覺是人類認知世界獲取信息的主要途徑，使人能夠感知復雜、變化的環(huán)境。因為人眼攝入圖像的整體性和人類視覺神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的高度并行性，人類辨識圖像并判斷出其感興趣區(qū)域是非常容易的事。隨著計算機、通信和數(shù)字媒體為代表的信息技術迅速發(fā)展，視覺顯著性檢測已廣泛應用于的遙感圖像、醫(yī)學圖像處理、機器人視覺控制等領域。對視覺顯著性檢測技術進行研究與應用，使計算機具有人類視覺系統(tǒng)相似的信息處理能力，高效且迅速地進行圖像處理，對提升圖像理解系統(tǒng)與圖像處理

2、系統(tǒng)的性能，提高圖像處理技術的實際應用水平都有非常重要的作用。
　　針對現(xiàn)有顯著性檢測方法提取圖像顯著性目標區(qū)域的準確率以及效率較低的問題，基于人類視覺神經(jīng)系統(tǒng)的選擇性和主動性，結合圖像底層的顏色對比特征、顏色分布特征、位置信息，融合多通道特征，進行多尺度分析，計算顯著性特征提取出圖像的顯著性區(qū)域。主要工作包括以下幾個方面：
　?。?）針對傳統(tǒng)顯著性檢測方法沒有對圖像本身先驗信息加以利用的問題，提出融合背景模型和顏色特征的視

3、覺顯著性檢測方法。對圖像進行slic超像素分割和顏色空間轉換，構造圖像橢圓背景模型，在lab三個顏色通道上，分別計算橢圓內部區(qū)域的顯著性特征和四個邊緣背景區(qū)域的奇異性特征，線性融合不同特征通道的內部顯著圖和邊緣背景顯著圖獲得最終顯著圖。
　　（2）針對現(xiàn)有檢測方法提取出的顯著性區(qū)域清晰程度不夠，計算效率比較低的問題，提出基于視覺中心轉移的視覺顯著性檢測方法。對圖像進行slic預分割基礎之上，結合圖像的顏色對比特征、顏色分布特征和位