| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究目标与主要贡献 | 第11-12页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 基于KL散度及多尺度融合的显著性区域检测 | 第13-30页 |
| 2.1 引言 | 第13-15页 |
| 2.2 算法描述 | 第15-22页 |
| 2.2.1 超像素分隔 | 第15-16页 |
| 2.2.2 判别力颜色聚类量化 | 第16-18页 |
| 2.2.3 构建邻接扩展闭环连通图 | 第18-19页 |
| 2.2.4 显著图生成及优化 | 第19-22页 |
| 2.2.5 算法流程图 | 第22页 |
| 2.3 实验结果比较与性能分析 | 第22-28页 |
| 2.3.1 多尺度与单尺度检测效果比较 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数据集MSRA_1000 上的实验结果比较 | 第24-26页 |
| 2.3.3 数据集ECSSD上的实验效果比较 | 第26-28页 |
| 2.3.4 算法性能分析 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于多尺度区域融合的显著性区域检测 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 算法描述 | 第31-40页 |
| 3.2.1 多尺度区域融合 | 第31-34页 |
| 3.2.2 计算多尺度显著图 | 第34-39页 |
| 3.2.3 显著图集成融合 | 第39-40页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 3.3.1 数据集MSRA_1000 及ECSSD上的实验效果比较 | 第40-42页 |
| 3.3.2 算法分析 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 总结与展望 | 第45-49页 |
| 4.1 工作总结 | 第45-47页 |
| 4.2 研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53-54页 |