标题中提到的“基于视觉显着性的遥感图像感兴趣区域提取”，涉及的关键技术点包括遥感图像处理、视觉显着性、感兴趣区域提取以及多尺度分析与融合机制。
遥感图像感兴趣区域提取（ROI Extraction）是遥感图像分析中的一个重要环节。随着遥感技术的发展，获取的图像分辨率越来越高，能够为国民经济提升和国家安全等领域提供更为丰富和详细地面场景信息。然而，由于高分辨率遥感图像数据量巨大，人类分析者很难检查每个区域。因此，提取感兴趣区域（ROIs）成为减轻遥感图像分析处理负担的有效方法。通过确定潜在的ROI，分析者可以有针对性地搜索特定目标和事件，而对于计算机系统来说，这种技术可以大大节省计算和存储资源，并且减少智能决策时间。
视觉显着性（Visual Saliency）是人类视觉系统的一个特征，指的是视觉场景中某些区域对观察者的吸引力。在计算机视觉和图像处理领域，视觉显着性模型被用来模拟这一现象，预测人类在观看图像时最可能注意到的位置。这些模型通常基于低级视觉特征（如颜色、亮度、方向等）和一些高级视觉特征，如对象的边界信息。通过计算，这些模型能够生成显着图（saliency maps），表示图像中各个部分的显着程度。
多尺度分析（Multi-scale Analysis）是处理图像时常用的一种技术，它通过在不同分辨率层级上分析图像，来捕获图像中的细节信息。在多尺度分析中，常用的工具之一是高斯金字塔（Gaussian Pyramid）。高斯金字塔表示是通过在不同层级上对图像进行模糊和降采样操作来构建的，它保留了图像的关键特征，同时减少了数据量。
文章中还提到了多尺度显着性融合机制（Multi-scale Saliency Fusion Mechanism）。这一机制旨在结合不同尺度下生成的显着图，以得到更全面、准确的图像显着性描述。在多尺度融合过程中，会考虑同一层级的不同空间特征和不同层级之间的信息整合，以此来确定最终的感兴趣区域。
文档中也提到了相关研究工作。遥感图像ROI提取方法大体可以分为两类：基于任务的（Task-driven）和基于数据的（Data-driven）。任务驱动方法依赖于具体任务需求来指导ROI的提取，而数据驱动方法则侧重于从数据本身出发，利用统计和机器学习算法自动识别ROI。本文提出的方法，是基于视觉显着性分析以及结合多尺度分析和融合机制，属于数据驱动类别。
文章通过比较实验验证了所提出的模型的有效性。这些实验通常包括对提出的ROI提取方法进行测试，并与其他现有技术进行对比，以评估其在实际应用中的性能。这可能包括对于准确率、召回率、F1分数等评估指标的计算，以及针对不同类型的遥感图像应用案例的分析。
该论文提出的基于视觉显着性的遥感图像感兴趣区域提取方法，结合了多尺度分析和显着性融合机制，为有效处理高分辨率遥感图像提供了一种新的技术手段。这种方法不仅有利于减轻人类分析者的负担，也有利于提高计算机处理的效率和智能决策的速度。
