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當今圖像數據呈爆炸式增長，如何利用計算機高效地獲取、處理圖片信息成為領域內重要的研究課題。在人類視覺注意機制的啟發下，研究人員發現將這種機制引入機器圖像處理任務中可以大大提高信息提取的效率，從而更好地節省有限的計算資源。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、目標檢測、圖像索引等領堿得到了廣泛的應用，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狀，首先以信息驅動來源為切入點，對顯著性檢測模型進行概述，辶后分析了現有幾種典型的顯著性檢測算法，并根據是否基于學習的模型將其分為基于非學習模型、基于傳統機器學習模型以及基于深度學習模型3類。針對第一類，文中較為詳細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，指出了各自的優勢與不足;針對后兩類，分析了機器學習算法及深度學習在顯著性檢測中的應用。最后對現有的顯著性檢測算法進行了總結比較，對該領域硏究的下一步發展方向進行了展望。
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