选择性注意机制是人类视觉系统的重要组成部分,人类依赖于该系统可从复杂场景中快速地寻找到感兴趣的目标。因此,随着在神经生物学和生理学上对视觉系统逐步深入的认识和了解,越来越多的来自不同领域的学者们寄希望于模拟视觉注意机制去完成各种任务,例如图像识别、目标跟踪、场景分析以及图像压缩等。目前被认可的视觉选择性注意机制分为两类:第一类,是自底向上的、由显著性驱动的注意机制,一般被认为发生在预注意阶段,持续时间很短;另一类,是自上而下的,由任务驱动的注意机制,常被认为发生在注意阶段,时间相对较长。本文针对自底向上的显著性模型进行了研究,首先从图像特征的选取入手,分别对图像的颜色、方向、亮度以及对称特征进行了分析和比较;重点研究了对称特征:并结合时域和频域下的对称特征提出了一个时频对称模型;该模型首先利用高斯金字塔实现了多尺度下的图像特征提取:即在不同的尺度空间下,分别提取图像的对称特征(该特征包含时域对称和频域对称),而后利用全局增强法将其归一合并,从而建立了一个完整的显著模型。为了验证该显著模型的有效性,我们将文章所得结果与经典Itti算法以及眼动实验数据作了比较,并且定性地比较了不同的单个特征预测人眼注视的能力。其次,我们将对称算子与图像的基本特征(颜色、方向、亮度)相结合,应用到已有的选择性注意模型中,分析了对称特征在引导注意转移上所起的作用。结果表明,时频对称特征能很好地检测图像的显著性区域,对称特征在一定程度上可以引导人眼的注意,是人眼感知环境的重要特征。