"这篇文章是2010年发表在四川大学学报(自然科学版)的一篇自然科学论文，主要探讨了图像拷贝检测中基于Stentiford视觉注意模型的改进方法。作者团队来自山东大学信息科学与工程学院和山东经济学院计算机科学与技术学院。他们提出了一种利用HSV颜色空间进行匹配比较的改进策略，通过线性累积递增来计算显著度，以增强视觉注意模型的性能。实验结果证明，改进后的模型在生成的视觉注意图中能更好地模拟人眼视觉特性，并且在处理拷贝图像时，提取的显著区域具有更好的稳定性，为图像拷贝检测提供了有价值的特征。"
本文的核心知识点包括：
1. **图像拷贝检测**：这是一种用于识别和定位图像中重复或相似部分的技术，常用于图像检索和版权保护。它是通过对图像进行分析，找出潜在的复制或篡改痕迹。
2. **视觉注意模型**：这是一种模拟人类视觉系统的理论模型，用于突出显示图像中的重要或显著区域。在图像检索中，这种模型有助于提取关键特征，提高搜索效率。
3. **Bottom-Up视觉注意模型**：与Top-Down模型相反，Bottom-Up模型是基于图像内在特征（如色彩、纹理和强度对比）引导注意力，而不是依赖于外部任务或上下文信息。
4. **Stentiford视觉注意模型**：这是一种经典的Bottom-Up模型，通过计算像素间的差异来确定显著区域。文中提到的改进是对该模型的优化。
5. **HSV颜色空间**：一种将颜色表示为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）的模型，更适合于颜色分析和比较，尤其在图像处理中。
6. **颜色相似性度量**：在HSV颜色空间中，通过计算颜色之间的距离来判断它们的相似性，用于匹配比较。
7. **线性累积递增**：文中提出的显著度计算方法，可能是指通过逐步累加像素的贡献来确定其显著性，这有助于平滑和突出重要的视觉元素。
8. **显著区域**：在视觉注意模型中，显著区域是指那些吸引视觉注意力的图像部分，通常包含高对比度、独特颜色或纹理的区域。
9. **图像处理稳定性**：改进模型在处理拷贝图像时，能够稳定地提取显著区域，这意味着它在不同条件下的表现一致性，这是评估图像处理算法质量的重要指标。
10. **文献标识码A**：这表明文章属于基础理论或应用基础研究，是科学研究的重要成果。
通过上述改进，作者提高了Stentiford模型在图像拷贝检测中的性能，为图像检索和版权保护提供了更有效的方法。
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