| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·图像分割研究现状 | 第16-20页 |
| ·视觉注意机制研究现状 | 第20-23页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 图像滤波及颜色空间分析 | 第25-36页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·线性滤波 | 第25-28页 |
| ·均值滤波器 | 第25-27页 |
| ·高斯滤波器 | 第27-28页 |
| ·非线性滤波 | 第28-30页 |
| ·颜色空间 | 第30-35页 |
| ·RGB颜色空间 | 第31-32页 |
| ·由RGB变换得到的颜色空间 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 视觉注意的理论及计算模型 | 第36-57页 |
| ·视觉认知过程 | 第36-42页 |
| ·人类视觉系统的生理学结构 | 第36-38页 |
| ·视觉信息的处理过程 | 第38-40页 |
| ·视觉感知的心理学特点 | 第40-42页 |
| ·视觉注意的建模与计算 | 第42-47页 |
| ·KOCH的神经生物学模型 | 第42-44页 |
| ·TREISMAN与GELADE的特征融合理论 | 第44-45页 |
| ·基于任务驱动的视觉注意模型 | 第45-46页 |
| ·视觉注意的典型计算方法 | 第46-47页 |
| ·ITTI视觉注意计算模型 | 第47-52页 |
| ·图像的多尺度表示 | 第48-49页 |
| ·初级视觉特征提取 | 第49-50页 |
| ·特征图的计算 | 第50-51页 |
| ·显著图的合成 | 第51页 |
| ·注意焦点的转移 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于区域的图像分割方法研究 | 第57-66页 |
| ·图像分割的数学描述 | 第57-58页 |
| ·区域生长的图像分割方法 | 第58-62页 |
| ·算法原理 | 第58-59页 |
| ·种子点的选取 | 第59-60页 |
| ·区域生长准则及过程 | 第60-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 基于ITTI视觉注意模型及区域生长的图像分割方法 | 第66-76页 |
| ·算法概述 | 第66-67页 |
| ·基于ITTI视觉注意模型的种子区域选取 | 第67-70页 |
| ·区域生长与合并 | 第70-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·全文总结 | 第76页 |
| ·论文创新点 | 第76-77页 |
| ·工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的主要科研成果 | 第82页 |