Esta tesis investiga dos aspectos diferentes sobre cómo un observador percibe una imagen natural: (i) dónde miramos o, concretamente, qué nos atrae la atención, y (ii) qué nos gusta, e.g., si una imagen es estéticamente agradable, o no. Estas dos experiencias son objeto de crecientes esfuerzos de la investigación en visión por computador. Tanto la atención visual como la estética visual pueden ser modeladas como consecuencia de múltiples mecanismos en interacción, algunos bottom-up o involuntarios, y otros top-down o guiados por tareas. En este trabajo nos concentramos en una perspectiva bottom-up, usando mecanismos visuales y características de bajo nivel, ya que es aquí donde los vínculos entre estética y atención son más evidentes, o fácilmente analizables. En la Parte 1 de la tesis presentamos la hipótesis de que las regiones en una imagen que atraen o no la atención pueden ser estimadas usando representaciones estándar de bajo nivel de imágenes en color. Demostramos esta hipótesis usando un modelo de percepción de color de bajo nivel y adaptándolo a un modelo de estimación de la atención. Nuestro modelo de atención hereda una selección de parámetros y un mecanismo de spatial pooling de los modelos de percepción en los que está basado. Éste mecanismo de pooling ha sido ajustado usando datos psicofísicos adquiridos a través de experimentos sobre color y luminancia. El modelo propuesto mejora el estado-del-arte en la tarea de predecir los puntos de atención en dos bases de datos. Tras demostrar la efectividad de nuestro modelo básico de atención, introducimos una representación de la imagen mejorada, basada en conjuntos geométricos. Con esta mejorada representación de imágenes, el rendimiento de nuestro modelo de atención mejora en las dos bases de datos. En la Parte 2 de la tesis, investigamos el problema del análisis estético visual. Debido a que la estética de imágenes es algo complejo y subjetivo, las bases de datos existentes, que proveen unas pocas imágenes y anotaciones, tienen importantes limitaciones. Para tratar estas limitaciones, hemos presentado una base de datos a gran escala para llevar a cabo actividades de análisis estético visual, que llamamos AVA. AVA contiene más de 250,000 imágenes, junto con una rica variedad de anotaciones. Hemos demostrado que aprovechando los datos en AVA, y usando características genéricas de bajo nivel, como SIFT e histogramas de color, podemos superar el estado-del-arte en tareas de predicción de la calidad estética. Finalmente, consideramos la hipótesis de que la información visual de bajo nivel en nuestro modelo de atención puede también ser usada para predecir la estética visual. Para ello, capturamos las características locales de la imagen como contraste, agrupaciones y aislamiento de características, que se suponen relacionadas con reglas universales de la estética. Usamos las respuestas del centre-surround que forman la base de nuestro modelo de atención, para crear un vector de características que describe la estética. También introducimos un nuevo espacio de color, para representaciones de grano fino. Para terminar, demostramos que las características resultantes alcanzan la precisión del estado-del-arte en el problema de clasificación de la calidad estética. Una contribución prometedora de esta tesis es demostrar que diversas experiencias de la visión - percepción de color a bajo nivel, atención visual, y estimación de la estética visual - pueden ser satisfactoriamente modeladas usando un marco de trabajo unificado. Esto sugiere una arquitectura similar en el área V1 del cerebro para la percepción del color y la atención, y añade evidencias a la hipótesis que la apreciación estética está influenciada, en parte, por información de bajo nivel.
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