| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-14页 |
| ·遥感图像目标检测方法研究现状 | 第9-13页 |
| ·选择性视觉注意机制的研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的创新点 | 第14-15页 |
| ·论文的内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 选择性视觉注意机制的研究背景 | 第16-30页 |
| ·视觉注意的生物学理论 | 第16-17页 |
| ·视觉注意的心理学模型 | 第17-20页 |
| ·Treisman & Koch's Model | 第18-19页 |
| ·Wolfe's Guided Search 2.0 | 第19-20页 |
| ·视觉注意的计算模型 | 第20-29页 |
| ·具有生物可信性的ITTI模型 | 第20-24页 |
| ·基于信息最大化原理的AIM模型 | 第24-26页 |
| ·基于频域的SR和PQFT等方法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于多通道视觉注意计算模型的遥感舰船检测 | 第30-47页 |
| ·四元数模型简介 | 第31页 |
| ·基于双四元数的视觉注意模型PBFT | 第31-34页 |
| ·基于PBFT模型的多光谱图像舰船检测 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-45页 |
| ·模拟遥感数据舰船检测结果 | 第35-39页 |
| ·真实遥感数据舰船检测结果 | 第39-42页 |
| ·PBFT模型与传统视觉注意计算模型的显著性检测效果比较 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于选择性视觉注意的高分辨率遥感图像舰船检测与识别 | 第47-63页 |
| ·单波段遥感数据的舰船检测识别系统的基本结构 | 第49-50页 |
| ·图像预处理 | 第50-52页 |
| ·基于显著性的舰船检测 | 第52-55页 |
| ·基于形状特征和纹理特征的舰船目标识别 | 第55-59页 |
| ·形状特征提取 | 第55-56页 |
| ·纹理特征提取 | 第56-57页 |
| ·基于HDR树的目标识别 | 第57-59页 |
| ·实验结果 | 第59-62页 |
| ·实验数据 | 第59页 |
| ·复杂背景下的舰船检测效果 | 第59-61页 |
| ·基于数据库的舰船检测和识别结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于两维PCA的遥感图像舰船识别与分类 | 第63-71页 |
| ·两维PCA简介 | 第64-66页 |
| ·算法原理 | 第64-65页 |
| ·特征提取 | 第65-66页 |
| ·基于两维PCA的遥感舰船识别系统 | 第66-68页 |
| ·识别中舰船的平移、旋转和尺度拉伸问题 | 第66-67页 |
| ·基于欧式距离最小化和HDR树的舰船分类 | 第67-68页 |
| ·实验结果 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及专利申请 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
