| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 空间域模型 | 第13-14页 |
| 1.2.2 频谱域模型 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和创新成果 | 第15-17页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 图像显著区域检测基本算法介绍 | 第17-32页 |
| 2.1 视觉注意机制 | 第17-18页 |
| 2.2 显著区域检测常用特征 | 第18-22页 |
| 2.2.1 常用颜色特征 | 第18-20页 |
| 2.2.2 宽调谐颜色特征 | 第20-21页 |
| 2.2.3 强度特征 | 第21-22页 |
| 2.2.4 运动特征 | 第22页 |
| 2.3 典型显著区域检测算法 | 第22-31页 |
| 2.3.1 Itti模型 | 第22-24页 |
| 2.3.2 Judd模型 | 第24-25页 |
| 2.3.3 SR(Spectral Residual)模型 | 第25-27页 |
| 2.3.4 PQFT (Phase spectrum of Quaternion Fourier Transform)模型 | 第27-29页 |
| 2.3.5 QDCT (Quaternion Discrete Cosine Transform) 模型 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于四元相位谱分析以及超像素分割的显著检测模型 | 第32-54页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基于四元相位谱分析以及超像素分割的显著检测模型框架 | 第32-33页 |
| 3.3 基于四元相位谱分析的初始显著区域检测 | 第33-37页 |
| 3.3.1 四元数代数的一些基本性质 | 第34-36页 |
| 3.3.2 四元数的DCT变换 | 第36-37页 |
| 3.3.3 检测初始显著区域 | 第37页 |
| 3.4 超像素算法进行图像划分 | 第37-40页 |
| 3.5 超像素显著度优化算法 | 第40-43页 |
| 3.5.1 显著置信度计算示意图 | 第40-41页 |
| 3.5.2 超像素显著置信度计算 | 第41-42页 |
| 3.5.3 显著图优化 | 第42-43页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第43-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于四元数稀疏表示模型的显著区域检测技术 | 第54-67页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 稀疏编码基本理论 | 第55-56页 |
| 4.3 增量稀疏显著检测模型 | 第56-57页 |
| 4.4 基于四元数稀疏表示模型的显著区域检测 | 第57-60页 |
| 4.4.1 基于四元数的稀疏表示显著检测算法框架 | 第57-58页 |
| 4.4.2 基于四元数的彩色图像稀疏表示 | 第58-59页 |
| 4.4.3 显著区域检测 | 第59-60页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第60-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第73-75页 |
