中文摘要：

模拟人类视觉的显著性检测在目标识别、图像分类等领域应用广泛。针对当前显著性检测中存在的图像特征表达不充分、检测对象精度不够等问题，本项目基于空间域和频率域的显著性检测展开研究，主要包括结合无任务的眼动实验数据和位置先验知识，提出一种验证显著性检测对象的客观方法；从对比度和强化高像素值特征集中区域入手，实现图像前景背景的分离和快速显著对象检测；基于尺度空间理论、尺度自动选择的方法以及矢量量化方法，提出一种具有尺度不变性和旋转不变性的快速纹理提取方法和区域表示方法，进一步研究流行空间测地距离衡量方法，提出基于层次图的流行排序显著性计算方法；通过分析图像内部区域之间的约束关系、多幅图像中相似区域之间的协同约束关系对协同显著对象检测的影响并建模，提出一种基于能量最小化的区域显著性计算方法。最后研究成果用于目标识别，为解决其背景干扰、遮挡和形变等提供理论和技术支持。