基于先验知识融合的显著性目标检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 自顶向下的显著性检测模型 | 第13-14页 |
| 1.2.2 自底向上的显著性检测模型 | 第14-17页 |
| 1.3 面临困难和挑战 | 第17-18页 |
| 1.4 论文主要内容及组织结构 | 第18-20页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 图像显著性检测理论基础 | 第20-27页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 图像色彩空间 | 第20-21页 |
| 2.2.1 RGB色彩空间 | 第20-21页 |
| 2.2.2 CIELAB色彩空间 | 第21页 |
| 2.3 图像低级特征 | 第21-22页 |
| 2.3.1 颜色特征 | 第21-22页 |
| 2.3.2 亮度特征 | 第22页 |
| 2.3.3 方向特征 | 第22页 |
| 2.3.4 纹理特征 | 第22页 |
| 2.3.5 形状特征 | 第22页 |
| 2.4 超像素分割算法 | 第22-24页 |
| 2.5 角点检测算法 | 第24-25页 |
| 2.6 小结 | 第25-27页 |
| 第3章 先验知识融合显著性目标检测 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于先验知识融合的粗糙显著性图 | 第27-35页 |
| 3.2.1 对比度先验知识 | 第27-29页 |
| 3.2.2 中心先验知识 | 第29-30页 |
| 3.2.3 边界先验知识 | 第30-34页 |
| 3.2.4 粗糙显著性图 | 第34-35页 |
| 3.3 基于先验知识融合的能量方程 | 第35-39页 |
| 3.3.1 基于边界先验知识的背景能量项 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于粗糙显著性图的数据能量项 | 第36-37页 |
| 3.3.3 基于光滑先验的光滑能量项 | 第37页 |
| 3.3.4 新的能量方程 | 第37-39页 |
| 3.4 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 测试数据库与评价指标 | 第40-42页 |
| 4.2.1 测试数据库选取 | 第40-41页 |
| 4.2.2 评价指标 | 第41-42页 |
| 4.3 参数设置分析 | 第42-44页 |
| 4.4 算法有效性验证 | 第44-46页 |
| 4.4.1 边界先验知识有效性 | 第44-45页 |
| 4.4.2 粗糙显著性图有效性 | 第45页 |
| 4.4.3 能量方程有效性 | 第45-46页 |
| 4.5 算法定量对比分析 | 第46-53页 |
| 4.5.1 与现有算法比较 | 第46-52页 |
| 4.5.2 运行效率比较 | 第52-53页 |
| 4.6 小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第61-62页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所参与的科研活动 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
