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網址視覺效果顯著性差異敘述與檢驗實體模型。在人工智能算法行業的各方位比如目標檢測、圖像分割、及其圖象和壓縮視頻中，顯著性差異檢驗都獲得了廣泛運用，用於獲得顯著性差異地區。其表明結果是一幅用於敘述源圖象中各部位相對性於其附近“明顯”水平的灰度圖，即明顯圖。

整體上而言，視覺效果顯著性差異檢驗的方式 能夠 分成兩類，分別是自底向上數據驅動的顯著性差異獲取和自頂向下任務驅動的顯著性差異獲取。充分考慮自頂向下的顯著性差異獲取是依據特殊的每日任務創建，基礎理論和運用均具備局限，文中關鍵詳細介紹自底向上數據驅動的顯著性差異獲取種類。與此同時，現階段顯著性差異檢測中的絕大部分科研成果均是科學研究自底向上的由最底層特點推動的測算實體模型。下邊對視覺效果顯著性差異檢驗實體模型的發展史做一個簡易的整理。

Niebur等明確提出第一個具備現實意義的視覺效果顯著性差異檢驗優化算法，而具備劃時代的視覺效果顯著性差異檢驗實體模型則是由美國加州理工學院的ChristofKoch專家教授和英國佛羅裏達大學的LaurentItti副教授職稱二人於1998年協作明確提出，對鍵入圖象遍布測算獲得色度、色調和方位3個安全通道的高斯函數金字塔式，再對各金字塔式測算中間附近差計算獲得特點圖，最終將各安全通道的特點圖也各自規則化後合拚獲得最後的明顯圖，具備較高的電子計算機可用度。

GBVS是根據圖論求得顯著性差異，獲取全過程類似Itti等模型模擬視覺效果基本原理，但在明顯圖的轉化成全過程中添加Markov鏈，運用圖的實體模型測算中間附近差，隨後根據純數據測算獲得顯著性差異。DISK優化算法用樣本方差和峰度可能假定的理論高斯函數概率密度函數，隨後測算中間附近的互相信息內容。

根據中間附近差的顯著性差異優化算法考慮到部分特點的比照通常用多尺度而不是單獨限度的計劃方案以能夠更好地求取明顯圖，殊不知多尺度優化算法的測算開銷很大計算比較慢，而且因為經常地應用相鄰插值法造成明顯圖的屏幕分辨率減少，也一定水平遺失了總體目標邊沿信息內容除此之外，SR優化算法和IG優化算法等根據圖象室內空間時域剖析的顯著性差異檢驗優化算法也全是歸屬於自底向上的顯著性差異檢驗常常選用的象征性優化算法，他們具備計算速率迅速的優勢，但IG優化算法測算的明顯圖上明顯地區的明顯度較低，沒法非常好地突顯最明顯的部位；SR優化算法沒有考慮到色調特點，也沒儲存充足多的高頻率信息內容，促使明顯圖上明顯地區的界限不足清楚。顯著性差異實體模型在20世紀八十年代就被明確提出，可是直至近些年才發生很多新的顯著性差異模型觀念，而且產生了一個受歡迎的研究領域。

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