1.研究背景及意义：
近年来，SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）一直受国内外各位学者的关注和研究，并有了促进性的实验结果，最初该问题的研究对象是机器人，在陌生的环境中，通过获得机器人的实时轨迹，模拟处理数据后，实现室内地图的构建。从环境中提取合适的空间对象作为地标是将地标整合进导航路径算法的首要步骤。地标是环境中显著的空间对象[1]，一个空间对象能否作为地标使用，主要取决于它和周围对象之间的对比是否显著，因此多数学者研究了基于显著度提取地标的理论和方法，并取得了重要研究成果。
2. 基于视觉显著度的地标检测研究现状：
本节主要阐述地标和地标显著度概念的形成和发展过程，重点分析地标视觉显著度模型中指标的应用现状，总结计算视觉显著度的方法以及存在的主要问题。
2.1地标的概念
Sorrows 指出地标应是特定环境中突出并可识别的特征要素，它们能够为观察者提供确认自身与目的地位置的方法[2]。Millonig 认为任何固定、清晰、突出的对象或区域都能够被认为是地标[3]，只要它们在与邻近对象的比较中足够突出，Millonig扩充了地标的概念，不再局限于点要素。在不同的认知环境下，不同的认知主体可能对地标的需求有所不同[4]。总体来看，高质量的地标主要满足以下标准[5]：1）地标本身的特征，如可视性；2）地标的大体位置，如可视范围；3）地标的确切位置，如在路口附近；4）其他物体的存在，如是否会有类似物体使人们对地标的识别产生混淆；5）其他信息源的存在，如是否有其他信息源可以影响地标的优先性；6）认知主体的特征，如对特定地标的熟悉程度；7）环境特点，如白天、黑夜或者是否有雾等。目前为止，地标尚无明确统一的概念。究其原因在于现实环境复杂，不同人群对环境的认知程度不同，对象本身在外形上存在差异等，导致无法给予地标一个明确而具体的概念[6]。即使如此，很多学者总结了地标具有的典型特征，因为人们在现实环境中选择地标并不是盲目的，而是尽量选择环境中“显著”的要素以辅助其决策，因此，目前空间对象的显著度是选取地标的主要依据。
2.2地标视觉显著度概念
地标是环境中显著的对象，这种显著度的度量对于地标在导航中的应用具有重要影响：选择更显著的地标能有效降低行人识别地标的时间与错误率，提高路径决策效率[7]。地标的显著度体现在三个方面：语义显著度（Semantic salience）、视觉显著度（Visual salience）与结构显著度（Structure salience）[3]。视觉显著度（Visualsalience）是一个对象作为地标的首要因素。主要表现为与周边的其它对象相比拥有显著而独特的视觉特征或空间位置，当环境中的对象都拥有相似的风格，缺少独特的视觉特征时，导航任务将变得非常困难。具体体现在空间对象的颜色、尺寸、形状及纹理等能够引起人们感官注意（视觉、嗅觉、听觉等）的特征。空间对象与邻域内其他空间对象的特征差异越大，越能引起行人的注意，具有更高显著度的地标在决策点处被选入路径引导信息的可能性更大，如普通建筑群中的高塔[8]。
地标的显著度体现在视觉显著度、语义显著度和结构显著度三方面，但是对象的哪些特征对于评估它作为地标的合适性最为重要仍是个开放的问题，特别是对于更为复杂的室内环境。室内路径包含较多的转弯，需要更多的地标作为路径标识，尽管室内对象种类繁多，但是能选为地标的种类较少。
Ohm 和 Muuml;ller 开展眼动实验探索了在室内寻路过程中人们对地标的运用情况[9]，主要贡献在于提供了一种相对客观地探究“人们在室内导航中如何感知室内空间”的方法，研究表明在室内行人导航中，不同类型的地标在支持室内导航过程中的作用有所差别。地标的视觉吸引力大概不是最重要的因素，而功能性的地标（门，楼梯）更适合为室内引导服务（图 1.4），对于图和门的注视程度远高于其他的室内对象。
3. 自底向上显著性计算模型
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