| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 基本概念解释 | 第9-11页 |
| 1.1.1 建筑视觉场 | 第9-10页 |
| 1.1.2 视觉显著性 | 第10页 |
| 1.1.3 视觉显著性的目标检测方法 | 第10-11页 |
| 1.1.4“过白” | 第11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外关于建筑视觉场的相关理论研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内关于建筑视觉场的相关理论研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 相关算法研究与成果 | 第14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 研究目的与意义 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.5 研究目的与意义 | 第16-18页 |
| 1.6 技术路线 | 第18-19页 |
| 第二章 视觉认知过程 | 第19-27页 |
| 2.1 视觉信号的接收 | 第19-20页 |
| 2.2 两条视觉通路 | 第20页 |
| 2.3 选择注意机制与视觉显著性 | 第20-21页 |
| 2.4 算法模拟依据 | 第21-27页 |
| 2.4.1 初级、中级、高级视觉处理 | 第21-25页 |
| 2.4.2 大脑对于边缘的理解 | 第25-27页 |
| 第三章 视觉显著性算法发展 | 第27-31页 |
| 3.1 视觉显著性检测方法分类 | 第27-28页 |
| 3.2 本文算法原型 | 第28-30页 |
| 3.3 编程平台 | 第30-31页 |
| 第四章 本文算法 | 第31-52页 |
| 4.1 Itti模型改造 | 第31-32页 |
| 4.2 方向特征 | 第32-34页 |
| 4.3 相位一致性特征 | 第34-35页 |
| 4.4 算法流程 | 第35-52页 |
| 4.4.1 初级图像处理 | 第36-39页 |
| 4.4.2 显著图计算（Salience Map） | 第39-49页 |
| 4.4.3 求注意点（Focus of Attention） | 第49-52页 |
| 第五章 算法应用与结果分析 | 第52-64页 |
| 5.1 调研拍照点选择 | 第52-53页 |
| 5.2 对拍摄照片进行显著图计算 | 第53-55页 |
| 5.3 显著图的数据处理分析 | 第55-64页 |
| 第六章 通过视觉显著性计算验证“过白”的视觉效果 | 第64-82页 |
| 6.1 已有研究中对于“过白”的描述 | 第64-65页 |
| 6.2 独乐寺观音阁、故宫端门、故宫奉先殿“过白”场景运算 | 第65-73页 |
| 6.3 以明长陵为例的验证试验 | 第73-82页 |
| 第七章 应用前景分析 | 第82-86页 |
| 7.1 应用前景 | 第82-84页 |
| 7.1.1 在旧街区改造中提供了新的设计依据 | 第82-83页 |
| 7.1.2 建筑群体空间组合研究提供了新的思路 | 第83页 |
| 7.1.3 描述空间感受的新方法 | 第83-84页 |
| 7.2 存在不足 | 第84页 |
| 7.3 未来发展 | 第84-86页 |
| 附录 | 第86-107页 |
| 参考文献 | 第107-111页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
