深度纹理信息的显著性计算
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 显著性计算研究综述 | 第11-25页 |
| 2.1 引言 | 第11页 |
| 2.2 人类视觉与计算机视觉 | 第11-16页 |
| 2.2.1 人类视觉系统 | 第11-12页 |
| 2.2.2 计算机视觉系统 | 第12-15页 |
| 2.2.3 人类视觉与计算机视觉的比较 | 第15-16页 |
| 2.3 图像内容与视觉显著性 | 第16-20页 |
| 2.3.1 图像内容及其描述 | 第16-17页 |
| 2.3.2 视觉显著性 | 第17-19页 |
| 2.3.3 基于视觉显著性的图像理解 | 第19-20页 |
| 2.4 图像的视觉显著性计算 | 第20-24页 |
| 2.4.1 自顶向下与自底向上 | 第21-22页 |
| 2.4.2 局部对比与全局对比 | 第22-23页 |
| 2.4.3 边缘显著性与区域显著性 | 第23-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于景深模拟的深度纹理显著性计算 | 第25-33页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 基于颜色对比的显著性计算 | 第25-28页 |
| 3.2.1 颜色直方图的建立和对比 | 第25-26页 |
| 3.2.2 颜色直方图的加速和平滑 | 第26-28页 |
| 3.3 基于深度信息的光学模拟 | 第28-30页 |
| 3.3.1 对焦平面的模拟 | 第28-29页 |
| 3.3.2 光学景深的模拟 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于区域对比的深度纹理显著性计算 | 第33-43页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 图像区域的划分 | 第33-38页 |
| 4.2.1 超像素分割 | 第35-37页 |
| 4.2.2 超像素融合 | 第37-38页 |
| 4.3 基于颜色直方图的区域对比 | 第38-39页 |
| 4.4 引入深度信息的区域对比 | 第39-40页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 4.6 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 显著性计算的编码应用 | 第43-52页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 HEVC 编码 | 第43-45页 |
| 5.3 基于显著性图的编码 | 第45-48页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 5.4.1 基于景深模拟显著性图的编码 | 第48-51页 |
| 5.4.2 基于区域对比显著性图的编码 | 第51页 |
| 5.5 小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 论文总结 | 第52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
