显著性检测基础知识

视觉注意机制分为两个阶段：
一个是快速的、下意识的、自底向上、数据驱动的阶段；
一个是慢速的、任务依赖的、自顶向下、目标驱动的阶段。

显著性检测：
基于层次：多尺度的图像处理聚集起来成为最后的显著性映射；
基于频谱：把图像分解成Fourier或者Gabor频谱，选择重要的频谱系数；
基于图像对比度：利用均值像素亮度值来计算对比度，模拟出图像的显著性；
基于熵。

Bottom-up:
常用特征：常用的有颜色特征、纹理特征、形状特征、运动特征、局部特征、图像频率（相对较新）等。CIELAB颜色特征是显著性检测中最常使用的图像特征，也是目前为止显著性检测中最为高效的特征。，因为CIELAB颜色模型将亮度和色度分量分开，更加接近人类视觉特性。研究显示，视觉对亮度的敏感度远远不如色度，所以可以推论之，色度和亮度的感受神经细胞是互相独立的。这与CIELAB颜色模型一致。
显著性计算方法：多尺度比较方法、区域比较方法、全局均值比较方法。
Ex. Itti的经典算法（提出的方法，它通 过对亮度，颜色和方向特征图进行归一化求来模拟 过对亮度，颜色和方向特征图进行归一化求来模拟 HVS）

Top-down:
由于人类自顶而下的选择注意由高层的脑部信息所控制，对于同一场景不同的人注意的结果不同，其动机、情感等因素比较难以控制和分析，因此构建自顶而下的显著性模型比较复杂，所以对于这类显著性模型的研究不是很多。

Criteria:
1)突出的最为显著的物体
2)一致的高亮整个显著物体
3)精确符合物体的边界
4)较高的抗噪性
5)全分辨率

Application:
视频显著性检测：考虑相邻帧之间的相关性，通过帧内计算和相邻帧之间的比较来计算每个区域的显著性程度。
视频的显著性检测应用在视频目标跟踪，运动检测，视频压缩等领域。

生物学原理：
Center-surround原理
典型的视觉神经元只有一个小区域比较敏感，这个小区域被称为中心。如果在中心周围的区域也产生刺激，那么这个刺激会抑制中心对视觉神经元的刺