深度学习赋能下的图像显著性检测方法：原理、模型与创新发展.docx

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2025-07-21 发布于上海
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深度学习赋能下的图像显著性检测方法：原理、模型与创新发展

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1图像显著性检测的重要性

在当今数字化时代，图像数据呈现出爆炸式增长的态势。从日常生活中的照片、社交媒体上的分享图片，到科学研究中的卫星图像、医学影像，再到工业生产中的监控图像等，海量的图像信息充斥在各个领域。然而，这些图像中往往包含着大量的冗余信息，如何快速、准确地从这些图像中提取出关键信息，成为了计算机视觉领域面临的重要挑战。图像显著性检测技术应运而生，它旨在模拟人类视觉注意机制，自动识别和提取图像中最引人注目的区域或目标，这些区域通常包含了图像的关键信息和重要内容，在众多计算机视觉任务