| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第10-15页 |
| ·视觉注意机制的特点 | 第11-14页 |
| ·视觉注意机制的应用 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·论文主要工作及章节内容安排 | 第18-19页 |
| 第2章 深度信息的提取 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·双目视觉原理 | 第19-20页 |
| ·立体匹配 | 第20-26页 |
| ·局部匹配算法 | 第20-24页 |
| ·全局匹配算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 融合深度信息的 Itti 模型 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·Treisman 特征融合理论 | 第27-28页 |
| ·Itti 模型 | 第28-31页 |
| ·显著图的计算 | 第28-31页 |
| ·视觉注意焦点的选择 | 第31页 |
| ·融合深度信息的 I tt i 模型 | 第31-34页 |
| ·基于二维信息的显著图计算 | 第32页 |
| ·基于深度信息的显著图计算 | 第32-33页 |
| ·显著图的融合 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于全局对比度的融合深度信息的视觉注意模型 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·基于全局对比度的显著区域检测方法 | 第37-38页 |
| ·区域的颜色对比度 | 第37-38页 |
| ·空间加权区域对比度 | 第38页 |
| ·基于全局对比度的融合深度信息的视觉注意模型 | 第38-41页 |
| ·基于二维信息全局对比度的显著图计算 | 第39-40页 |
| ·基于深度信息全局对比度的显著图计算 | 第40-41页 |
| ·显著图的融合 | 第41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 融合深度信息的视觉注意模型的应用 | 第45-57页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·立体视频中显著对象的检测 | 第45-51页 |
| ·常用的视频对象检测方法 | 第45-47页 |
| ·基于视觉注意的显著对象检测 | 第47-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-51页 |
| ·立体视频中的目标分割 | 第51-55页 |
| ·常用的图像分割方法 | 第51-52页 |
| ·基于视觉注意的目标分割 | 第52-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65页 |