| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 模糊检测现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 模糊分割现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于显著性的图像模糊检测相关原理介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 图像退化模型 | 第14页 |
| 2.2 图像模糊分类 | 第14-16页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第16-18页 |
| 2.4 显著性检测相关算法 | 第18-21页 |
| 2.4.1 显著性检测概念 | 第18-19页 |
| 2.4.2 显著性检测方法 | 第19-20页 |
| 2.4.3 本文使用的方法 | 第20-21页 |
| 2.5 超像素相关知识 | 第21-26页 |
| 2.5.1 超像素相关方法 | 第21-22页 |
| 2.5.2 本文使用的超像素算法 | 第22-26页 |
| 第三章 基于显著性的图像局部模糊检测 | 第26-39页 |
| 3.1 混合测量特征 | 第26-30页 |
| 3.1.1 局部极值点 | 第26-28页 |
| 3.1.2 奇异值向量 | 第28-29页 |
| 3.1.3 HiFST系数 | 第29-30页 |
| 3.2 BP神经网络构造 | 第30页 |
| 3.3 显著性约束 | 第30-34页 |
| 3.4 实验分析 | 第34-38页 |
| 3.4.1 定性实验 | 第35-36页 |
| 3.4.2 定量实验 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于显著性的模糊区域分割 | 第39-48页 |
| 4.1 graph-cut简介 | 第39-40页 |
| 4.2 模糊区域分割 | 第40-43页 |
| 4.2.1 区域项 | 第41页 |
| 4.2.2 边界项 | 第41-43页 |
| 4.3 实验分析 | 第43-47页 |
| 4.3.1 定性实验 | 第43-46页 |
| 4.3.2 定量实验 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-57页 |
| 图表目录 | 第57-58页 |
| List of Figures and Tables | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 在校期间研究成果 | 第61页 |