Ett stort hinder i fotografering är förekomsten av distraherande element som drar uppmärksamheten bort från huvudämnet och rör om i sammansättningen. Fotografer har utvecklat efterbehandlingstekniker för att minska resistansen av distraktorer genom att ändra låg nivå funktioner som det visuella systemet är särskilt intonade: skärpa, ljusstyrka, kromaticitet, eller mättnad. Biologiskt inspirerade modeller för uppmärksamhet identifierar framträdande regioner som statistiska avvikelser i dessa fördelningar. En lågnivåfunktion som inte direkt kan manipuleras med befintlig programvara för bildredigering är texturvariation. Psykofysiska studier har visat att diskontinuiteter i texturen kan framkalla en kantförnimmelse liknande den som utlöses av färgförändringar. Första ordningens beräkningsmodeller mäter responsen på filterbanker som extraherar kontrast och orientering i bilden. Olika icke-linjäriteter kan sedan användas för att extrahera och kombinera maxima av svaret på varje funktion. En nyligen införd secondorder modell utför ytterligare bildbehandling på svaret på en första ordningens filterbank, effektivt utföra samma beräkning som första ordningen modeller men på vad vi kallar power maps snarare än på bildintensitet. Högre ordning funktioner som beskriver lokalt frekvensinnehåll, kraftkartor har tidigare använts i bildanalys, t.ex. Svar på multiscale-orienterade filter kan användas för texturdiskriminering. Vi visar att maktkartor också är en kraftfull representation för att manipulera frekvensinnehåll i en bild. Vi introducerar en bildbehandlingsteknik för att selektivt minska den rumsliga variationen i texturen för att minska svårighetsgraden hos distraherande regioner. I ett nötskal ändrar vår texturutjämningsteknik distraherande regioner för att få dem att se mer ut som enhetliga texturer. Vi illustrerar vår teknik med ett 1D-exempel. Ingångssignalen (bild) 2 a) ) är första bandpass filtreras (b) och korrigeras med ett absolut värde icke-linjäritet (c). För 2D-fallet använder vi styrbara pyramidfilter för att beräkna frekvensinnehåll eftersom de möjliggör enkel analys, bearbetning och rekonstruktion av bilder. Sammanslagning av det rektifierade svaret genom att applicera ett lågpassfilter med en Gaussisk kärna fångar det lokala frekvensinnehållet. Vi kallar den resulterande bilden för maktkartan (d). För att minska texturvariationen i bilden måste en del av de höga frekvenserna på kraftkartorna tas bort, en till synes trivial bildbehandling. Vi måste dock definiera hur en ändring av maktkartan leder till en ändring av pyramidkoefficienter. Exponenten för högpass-svaret (e) används för att skala bandpass-svaret. Eftersom målet är att minska variationen används en negativ multipel av högpasset som skalfaktor. Observera hur den skalade signalen (f) har 'uppblåst' jämfört med ingångssignalen. I 2D-fallet rekombineras sedan de skalade underbanden för att producera den slutliga texturutjämnade bilden.  För att validera vår tekniks effektivitet använde vi en ögonmätare för att registrera kvalitativa förändringar i användarfixeringar på originalbilder och modifierade bilder. Vi fann att betonade regioner lockade och höll fixeringar längre än de-betonade. Resultaten av ett sökförsök kvantifierade effekten av vår teknik på svarstiden. Försökspersoner ombads att hitta ett målobjekt i en serie bilder, några omodifierade och några där distraktorer hade de-betonats. Texturutjämning resulterade i en snabbare sökning på mer än 20%. Texture equalization är komplement till de-emphasis metoder såsom Gaussian oskärpa, vilket ökar djup-of-field effekter. Minskad skärpa kan vara oönskade, särskilt om distraktorer är på samma avstånd som huvudämnet. Blur tar bort höga frekvenser och betonar medelstora, eventuellt resulterar i ett mer distraherande objekt, medan vår teknik gör högfrekvenser mer enhetliga, "camouflaging" medium-frekvent innehåll. Vår teknik är mest effektiv för texturerade bildregioner, medan Gaussian oskärpa fungerar bäst när små djup-of-field effekter redan är närvarande och när medelfrekvensinnehåll inte distraherar. Se färgbilderna med full upplösning på http://csail.mit.edu/  skasarasu/pub/apgv05 164
Ett av de tidigare verken REF föreslog en metod för att minska bakgrundsalienten, vilket implicit förbättrar det huvudsakliga förgrundsobjektets soliditet.