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基于重启随机游走与多层次图模型的图像显著性检测方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 图像显著性检测方法研究现状第11-12页
    1.3 本文的工作与内容安排第12-15页
第二章 图像显著性检测方法概述第15-21页
    2.1 综述第15-16页
    2.2 Itti算法第16-17页
    2.3 GBVS算法第17页
    2.4 MR算法第17-19页
    2.5 SO算法第19-20页
    2.6 本章小结第20-21页
第三章 基于重启随机游走图扩散模型的图像显著性检测第21-31页
    3.1 引言第21页
    3.2 基于重启随机游走算法的图扩散模型第21-23页
        3.2.1 重启随机游走算法第21-22页
        3.2.2 图扩散模型第22-23页
    3.3 图像显著性检测算法第23-26页
        3.3.1 图模型构建第23-24页
        3.3.2 背景先验的图扩散第24页
        3.3.3 前景先验的图扩散第24-25页
        3.3.4 显著值计算第25-26页
    3.4 实验与分析第26-30页
        3.4.1 实验设置第26-27页
        3.4.2 结果与分析第27-30页
    3.5 本章小结第30-31页
第四章 基于多层次图扩散模型的图像显著性检测第31-43页
    4.1 引言第31页
    4.2 多层次图扩散模型第31-34页
        4.2.1 层内图扩散第32-33页
        4.2.2 层间图扩散第33-34页
        4.2.3 多层次图扩散第34页
    4.3 图像显著性检测算法第34-38页
        4.3.1 多层次图模型构建第35-36页
        4.3.2 背景先验的多层次图扩散第36-37页
        4.3.3 前景先验的多层次图扩散第37页
        4.3.4 显著值计算第37-38页
    4.4 实验与分析第38-42页
        4.4.1 数据集与实验设置第38-39页
        4.4.2 评估算子第39页
        4.4.3 结果与分析第39-42页
    4.5 本章小结第42-43页
第五章 总结与展望第43-45页
参考文献第45-50页
致谢第50-52页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第52页

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