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在基于目标区域的图像检索中,显著点是一种重要的点特征。针对经典的显著点提取算法SPARSE(Salient Points Auto-Reduction using Segmentation)存在的复杂度高等问题,提出了一种改进算法,利用动态阈值分割算法中的类间方差和类内方差对图像进行分割,然后用三个颜色特征和三个纹理特征对分割出的显著点进行特征标注,最后用欧氏距离对显著点特征向量进行相似性度量。实验结果表明,改进后算法提取的显著点用于图像检索具有较好的检索效果。