图书介绍：本书主要对图像的显著性检测与基于图论的图像分割方法进行论述。针对传统的显著性检测算法所定义的模型缺乏学习能力，以及对显著度的计算不能很好反映视觉注意机制等问题进行了研究及探讨。本书首先介绍了Bag-SVM、Inst-SVM、APR与EMDD等显著模型学习算法，详细阐述了一种基于多示例学习的图像目标显著性特征检测方法；其次，深入分析了标准归一化割图像分析方法、基于多尺度图分解的谱分割方法与自适应图像层次分割方法三种基于代价函数的图割算法；最后详细阐述了通过采用基于图割优化的分割方法对目标实现精确分割。