共显著性检测技术综述：基础、应用与挑战

共显著性检测是计算机视觉领域一个新出现且快速增长的研究领域。作为视觉显著性的一个新颖分支，共显著性检测指的是从两个或更多相关图像中发现共同且显著的前景，并可广泛应用于许多计算机视觉任务。现有的共显著性检测算法主要包括三个组件：提取有效特征表示图像区域，探索信息性线索或因素刻画共显著性，以及设计有效计算框架表述共显著性。尽管已开发众多方法，文献仍缺乏对共显著性检测技术的深入综述和评估。本文旨在提供共显著性检测的基础、挑战和应用全面综述。具体地，我们提供相关计算机视觉工作概述，回顾共显著性检测历史，总结并分类该研究领域主要算法，讨论该领域一些开放问题，展示共显著性检测的潜在应用，最后指出一些未解决的挑战和有望的未来工作。我们期望本综述对本领域新手和资深研究者均有裨益，并为其他相关领域研究者关于共显著性检测算法的效用提供见解。