图像处理在计算机科学领域，尤其是计算机视觉中，已经成为一个至关重要的研究方向，这主要得益于近年来计算机视觉技术的快速发展。图像处理技术在日常生活中扮演着越来越重要的角色，因为人们越来越多地依赖于图像和视频来交流和分享信息。智能手机、数码相机等消费电子产品普及，导致每日产生的图像数量庞大，带来了信息冗余的问题。
尽管现代技术如内存升级和网络带宽的增加在一定程度上解决了图像的压缩和传输，但在智能图像检索、高效数据存储以及图像内容提取方面仍面临挑战。为了解决这些问题，研究人员开始探索模仿人类视觉系统的数学模型，以实现更有效的图像处理。
人类视觉注意机制是筛选视觉信息的过程，只关注那些色彩鲜明、亮度平滑、形状特殊或位置有趣的区域。传统图像处理方法对待整幅图像一视同仁，分配资源均匀，但这在处理仅涉及图像局部的视觉任务时效率低下，浪费了大量计算资源。因此，建立一种能像人类视觉系统那样筛选数据的模型成为计算机视觉研究的关键。
图像显著性检测就是这种模仿人类视觉系统的一种尝试，通过数学模型让计算机能够精准地定位到图像中感兴趣的部分。显著性是通过比较图像中的信号与周围环境的差异来定义的，高显著性的区域通常会自动从背景中脱颖而出，减少了对所有区域逐一扫描的需要。此外，心理学研究指出，除了低级视觉信号，人类视觉机制还受到记忆、经验等先验知识的影响，这些因素与高层次的视觉任务相关联，影响着图像的显著性。
显著性模型可以分为两大类：自顶向下（任务驱动）和自底向上（数据驱动）方法。自顶向下方法是任务导向的，其显著性检测结果取决于具体任务，需要人工标注或从大量特定目标图像中学习特征，通常采用监督学习。这种方法在特定目标检测上可能效果良好，但对复杂自然图像的适应性较弱，且处理速度较慢。
相比之下，自底向上方法更注重当前图像的低级特征，不依赖于特定任务，因此更具有通用性。这类模型通常基于中心-边缘对比、活动窗口或信息最大化等原理，快速地无意识地处理视觉信息，更适应于对图像目标模式或位置信息匮乏的情况。
显著性检测的应用范围广泛，涵盖了模式识别、目标检测、图像理解等多个计算机视觉领域。随着技术的不断进步，这一领域的研究将继续深化，为图像处理带来更高的效率和精确性，满足日益增长的图像信息处理需求。
