视觉注意可以把系统中有限的处理资源优先分配给少数几个显著的视觉区域。视觉注意的计算机模型研究对自动目标检测、图像和视频压缩、机器人场景分类和医学图像处理等多个领域都具有重要意义。本文的主要研究内容包括:(1)提出了基于最大梯度边缘检测和c-均值聚类的目标编组算法,并在此基础上开发了一个具有三层结构的有指向性目标的视觉注意模型,为构建空间和目标注意协同工作模型提供目标注意基础;(2)分别提出了基于对比敏感度的视网膜变换算法和基于马尔可夫链的活动图形成算法,并在此基础上提出了基于对比敏感度和马尔可夫链的视觉注意信息提取算法,为空间注意在场景分类中的应用和构建空间和目标注意协同工作模型提供空间注意基础;(3)建立了基于马尔可夫链的场景分类模型;(4)提出了一个基于空间和目标注意协同工作的视觉注意计算机模型;(5)对上述提出的算法和模型分别设计并实现了实验验证,实验结果证明了算法和模型的有效性。