| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-16页 |
| 1.2.1 视觉注意模型的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 视觉注意模型的应用现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 人类视觉与注意机制 | 第18-33页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 人类视觉感知系统 | 第19-23页 |
| 2.2.1 视网膜 | 第20-22页 |
| 2.2.2 外侧膝状体 | 第22-23页 |
| 2.2.3 视觉皮层 | 第23页 |
| 2.3 视觉认知过程 | 第23-26页 |
| 2.3.1 视知觉中的信息 | 第24页 |
| 2.3.2 人类视觉的认知过程描述 | 第24-26页 |
| 2.4 视觉注意模型分类介绍 | 第26-32页 |
| 2.4.1 任务驱动视觉注意机制 | 第27-28页 |
| 2.4.2 数据驱动视觉注意机制 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 视觉注意计算模型的研究与比较 | 第33-43页 |
| 3.1 常用视觉注意模型分析 | 第33-38页 |
| 3.1.1 ITTI模型 | 第33-36页 |
| 3.1.2 SR模型 | 第36-37页 |
| 3.1.3 RC模型 | 第37页 |
| 3.1.4 GBVS模型 | 第37-38页 |
| 3.2 仿真结果与对比分析 | 第38-39页 |
| 3.2.1 视觉注意模型仿真结果 | 第38-39页 |
| 3.2.2 仿真结果对比分析 | 第39页 |
| 3.3 本文待改进的一致视觉注意模型 | 第39-42页 |
| 3.3.1 模型流程介绍 | 第40-41页 |
| 3.3.2 仿真结果及待改进分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于自动尺度选择的一致视觉注意模型 | 第43-65页 |
| 4.1 一致视觉注意模型的详细分析 | 第43-45页 |
| 4.2 基于自动尺度选择边缘检测算法的改进 | 第45-62页 |
| 4.2.1 高斯尺度空间理论 | 第45-51页 |
| 4.2.2 经典边缘检测算法 | 第51-56页 |
| 4.2.3 Lindeberg自动尺度选择边缘检测算法 | 第56-60页 |
| 4.2.4 仿真结果与对比分析 | 第60-62页 |
| 4.3 基于中心吸引性模拟的改进 | 第62-63页 |
| 4.4 自动尺度选择视觉注意模型 | 第63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 自动尺度选择模型在目标识别中的应用 | 第65-74页 |
| 5.1 算法流程图 | 第65-66页 |
| 5.2 算法的实现 | 第66-70页 |
| 5.2.1 颜色空间转换 | 第66-67页 |
| 5.2.2 自动尺度选择边缘特征提取 | 第67-68页 |
| 5.2.3 区域一致性特征提取 | 第68-69页 |
| 5.2.4 特征的线性合并及中心吸引性模拟 | 第69-70页 |
| 5.2.5 仿真结果及分析 | 第70页 |
| 5.3 该模型在特定环境下目标识别的应用 | 第70-73页 |
| 5.3.1 图像实例选取及预处理 | 第71-72页 |
| 5.3.2 目标识别仿真结果及分析 | 第72-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |