立体视觉显著性计算模型的研究及应用
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 论文选题背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 单目视觉显著性模型研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 双目视觉显著性模型研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 相关工作介绍 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 基于全局对比度的单目视觉显著性模型 | 第21-24页 |
| 2.3 基于深度信息的双目视觉显著性模型 | 第24-28页 |
| 2.3.1 深度信息的计算方法 | 第24-27页 |
| 2.3.2 立体显著区域检测 | 第27-28页 |
| 2.4 显著图评估 | 第28-30页 |
| 2.4.1 传统评估方法 | 第28-29页 |
| 2.4.2 改进的评估方法 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于立体视觉分析的显著性计算模型 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 立体图像的预处理 | 第31-33页 |
| 3.2.1 立体图像裁剪 | 第32页 |
| 3.2.2 视差信息估计 | 第32页 |
| 3.2.3 图像分割 | 第32-33页 |
| 3.3 基于全局对比度的显著性聚合 | 第33-35页 |
| 3.3.1 区域显著值 | 第33页 |
| 3.3.2 显著性聚合 | 第33-35页 |
| 3.4 基于局部对比度的显著性分析 | 第35-37页 |
| 3.4.1 基于视差分段的显著性 | 第35-36页 |
| 3.4.2 区域行视差对比 | 第36-37页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 3.5.1 立体显著性检测算法 | 第37-38页 |
| 3.5.2 实验评估 | 第38-40页 |
| 3.5.3 显著对象分割 | 第40-41页 |
| 3.5.4 基于显著性对象的图像模糊 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 显著性感知的图像线裁剪 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 传统图像线裁剪 | 第43-46页 |
| 4.2.1 梯度边缘检测 | 第44页 |
| 4.2.2 能量函数计算 | 第44-46页 |
| 4.3 显著性感知的线裁剪 | 第46-54页 |
| 4.3.1 改进的能量图 | 第47-49页 |
| 4.3.2 新的裁剪线标准 | 第49-54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文工作的总结 | 第57-58页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研工作及成果 | 第64-65页 |
