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 |
