尺度空间分析及其应用是当前图像理解研究领域的热点和难点。适应图像显示是一种视觉信息表达的过程,它通过根据场景与目标的参数信息,调整出适合人眼观看或观测的图像。自动目标检测的核心是人类视觉注意的过程,它通过研究场景中感兴趣的信息分布,标记出图像中目标的具体位置。尺度空间分析方法,统一了精细尺度的精确性与粗糙尺度的易分割性这对矛盾,适合于解决场景和目标之间的自动或半自动的图象分割。针对图像显示和图像检测等问题,采用基于熵的尺度空间描述,分析图像中视觉信息分布的现象和过程,全面地刻画这些现象的本质特征。本文的主要工作如下:1.分析了全体图像和个体图像之间特征的统计特性,研究了基于熵的内容尺度的描述能力,初步给出场景与目标的基本判别结论,并进一步利用角点特征来直观地评价尺度图像。2.实现了基于四叉树分层的数据结构,给出了自顶向下和自底向上的图像尺度分割方法,有效确定了视觉信息在图像中的分布,实现了多尺度图像分析的过程。3.利用Gaussian函数特性的Gabor滤波器,给出了自适应图像显示的一种有效方法。基于熵的视觉选择注意,和基于PCA方法的尺度描述和目标分类,共同实现了自动目标检测完整的过程。