Avec l'augmentation de la taille des bases d'images et de la complexité des descripteurs dans les domaines de la recherche d'images par contenu visuel et de la vision par ordinateur, il est nécessaire de trouver un moyen pour limiter la quantité de données manipulées, tout en conservant leur représentativité. Au lieu d'analyser l'image entière, la sélection des régions qui détiennent l'essence de l'information est une option pertinente pour atteindre cet objectif.
Comme la saillance visuelle a pour objectif de sélectionner les zones les plus importantes de l'image pour une tâche donnée, dans cet article, nous proposons d'exploiter des cartes de saillance visuelle pour filtrer les caractéristiques visuelles les plus saillantes de l'image.
Une nouvelle approche de saillance visuelle basée sur l'analyse de la distribution locale de l'orientation des contours, en particulier dédiée aux contenus image structurés, comme les images de type street-view de l'environnement urbain, est proposée. Il est évalué pour la recherche d'images par contenu visuel à partir d'un exemple selon trois critères: la qualité de la recherche, le volume des caractéristiques manipulées et le temps de calcul.
L'approche proposée peut être exploitée dans diverses applications qui manipulent de grands nombres de caractéristiques visuelles ; ici il est expérimenté dans deux applications: la recherche d'images cross-domain et la localisation de véhicule basée image.