针对三维模型视点选择问题，提出了基于特征点检测的最佳视点选择方法。算法首先根据三维网格模型 的顶点邻接区域信息计算顶点的局部高度，即顶点的显著度大小；然后基于顶点的局部高度值大小，结合非极大值 抑制算法进行三维模型表面特征点检测；最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分 布信息，计算视点质量，从而筛选出最佳视点。实验结果验证了基于特征点检测的三维模型视点选择方法的合理 性和优越性，所选择的最佳视点能够提供三维模型较多的几何结构和视觉特征信息。-Best vi

提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征，从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性，得到各特征显著图；对各特征显著图进行综合，生 成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割，得到二值图像，将二值图像与原始图像叠加，将前景和背景分离，得到图像分割结果-It presents a significant advantage of visual image segmentation method. First, extract

《Saliency Detection: A Spectral Residual Approach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文。这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型。(Saliency Detection: A Spectral Residual Approach)