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视觉假体中的视觉显著图提取与运动检测

中文摘要第4-6页
Abstract第6-8页
缩略语/符号说明第11-12页
一、前言第12-20页
    1.1 研究背景第12-15页
    1.2 研究现状第15-17页
        1.2.1 视觉假体图像处理的研究现状第15-17页
        1.2.2 视觉假体对图像处理方面的要求第17页
    1.3 研究目的第17-18页
    1.4 研究内容第18-19页
    1.5 论文的结构第19-20页
二、原理和方法第20-35页
    2.1 视觉注意机制第20-21页
        2.1.1 自下向上的处理方式第20-21页
        2.1.2 自上向下的处理方式第21页
    2.2 视觉假体的图像处理第21-24页
        2.2.1 视觉假体图像处理的基本特点第21-22页
        2.2.2 基于视觉注意的显著区域提取第22页
        2.2.3 多尺度分析第22-23页
        2.2.4 高斯金字塔第23页
        2.2.5 Gabor滤波器第23-24页
    2.3 图像显著性区域检测算法第24-32页
        2.3.1 Itti算法第24-29页
        2.3.2 改进的算法第29-32页
        2.3.3 改进模型的优化第32页
    2.4 运动检测第32-34页
        2.4.1 总体结构第32-33页
        2.4.2 运动特征提取第33-34页
        2.4.3 显著图计算第34页
    2.5 本章小结第34-35页
三、结果第35-50页
    3.1 Itti显著性算法的显著图第35-42页
        3.1.1 高斯金字塔分解第35-37页
        3.1.2 特征图生成第37-41页
        3.1.3 显著图生成第41-42页
    3.2 改进显著性算法的显著图第42-46页
        3.2.1 HSI转换第42-44页
        3.2.2 特征图生成第44-45页
        3.2.3 显著图生成第45-46页
    3.3 改进模型优化第46-47页
    3.4 运动检测结果第47-49页
    3.5 本章小结第49-50页
四、讨论和结论第50-55页
    4.1 讨论第50-53页
        4.1.1 显著图精确度分析第50-52页
        4.1.2 各种显著性算法的时间比较第52-53页
    4.2 结论第53-54页
    4.3 本章小结第54-55页
五、总结与展望第55-57页
    5.1 总结第55页
    5.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
发表论文和参加科研情况说明第61-62页
综述第62-71页
    综述参考文献第68-71页
致谢第71页

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