HDR(High Dynamic Range)이미지와 LDR(Low Dynamic Range)이미지에 채널 당 비트 수의 차이 때문에 LDR 디스플레이에서 HDR 이미지를 표현하기 위해 톤 매핑 과정이 필요하다. 이때 이미지 관심 영역과 비 관심 영역에 차이를 두어 톤 매핑 효율을 높일 수 있다. itti 모델은 이미지의 색, 모양, 움직임의 초점을 맞추어 관심 영역을 추출하는 대표적인 방법이다. 본 논문은 itti와 달리 객체의 특징에 기반하여 수퍼픽셀(superpixel)을 이용해 관심 영역을 추출한다. 수퍼픽셀에 기반한 이미지 관심 영역들의 특징을 시드 포인트로 이용해 k-means 군집화를 수행하고 결국 객체 지향적인 관심 영역을 HDR 이미지에서 추출한다. 제안하는 기법은 itti보다 전체이미지에서 평균적으로 정밀도와 NSS가 각각 10.7%, 28.14% 낮지만, 재현율, SIM, CC가 각각 44.44%, 19.53%, 7.43% 증가하였다.
