基于颜色和纹理聚集度的图像显著性检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像显著性检测算法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 典型的图像显著性检测方法 | 第15-30页 |
| 2.1 显著性检测的基本框架和理论 | 第15-16页 |
| 2.2 基于生物理论的显著性检测 | 第16-21页 |
| 2.2.1 经典ITTI模型 | 第16-19页 |
| 2.2.2 GB方法 | 第19-21页 |
| 2.3 基于空域分析的显著性检测 | 第21-25页 |
| 2.3.1 CA方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 RC方法 | 第23-25页 |
| 2.4 基于频域分析的显著性检测 | 第25-29页 |
| 2.4.1 FT方法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 SR与HFT方法 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于聚集度的显著性检测 | 第30-55页 |
| 3.1 颜色特征的聚集度与显著性 | 第30-41页 |
| 3.1.1 颜色空间转换 | 第31-33页 |
| 3.1.2 聚集度与显著性计算 | 第33-41页 |
| 3.2 纹理显著性 | 第41-50页 |
| 3.2.1 基于信号方法的纹理特征提取相关理论 | 第41-47页 |
| 3.2.2 纹理特征的显著性计算 | 第47-50页 |
| 3.3 最终显著图计算 | 第50-54页 |
| 3.3.1 置信特征选择 | 第51-54页 |
| 3.3.2 特征加权与融合 | 第54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 实验设计与结果分析 | 第55-71页 |
| 4.1 图像数据库与实验参数说明 | 第55-56页 |
| 4.2 实验结果 | 第56-67页 |
| 4.2.1 显著图结果的直观比较 | 第56-64页 |
| 4.2.2 性能评价与比较 | 第64-67页 |
| 4.3 结果讨论与分析 | 第67-71页 |
| 4.3.1 算法复杂度的分析与比较 | 第67-69页 |
| 4.3.2 聚类个数的影响讨论 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第71页 |
| 5.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 附件 | 第81页 |
