视觉显著性物体检测方法及应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 显著性检测的生物学原理 | 第19-20页 |
| 1.3 显著性检测研究现状 | 第20-22页 |
| 1.4 视觉显著性检测存在的问题 | 第22-23页 |
| 1.5 本文的工作 | 第23页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 显著性物体检测介绍 | 第25-67页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 总体框架 | 第25-26页 |
| 2.3 图像分割 | 第26-29页 |
| 2.3.1 基于图的分割 | 第26-27页 |
| 2.3.2 SLIC | 第27-29页 |
| 2.4 特征提取 | 第29-34页 |
| 2.4.1 颜色特征 | 第30-32页 |
| 2.4.2 纹理特征 | 第32-34页 |
| 2.5 特征图计算 | 第34-43页 |
| 2.5.1 Uniqueness | 第36-37页 |
| 2.5.2 Distribution | 第37-38页 |
| 2.5.3 Focusness | 第38-40页 |
| 2.5.4 Objoctness | 第40-42页 |
| 2.5.5 Backgroundness | 第42-43页 |
| 2.6 特征图融合和优化 | 第43-46页 |
| 2.6.1 特征图融合 | 第43-44页 |
| 2.6.2 特征图优化 | 第44-46页 |
| 2.7 经典算法介绍 | 第46-60页 |
| 2.7.1 IT算法 | 第46-49页 |
| 2.7.2 FT算法 | 第49-50页 |
| 2.7.3 MZ算法 | 第50-52页 |
| 2.7.4 RC算法 | 第52-53页 |
| 2.7.5 DRFI算法 | 第53-54页 |
| 2.7.6 MR算法 | 第54-56页 |
| 2.7.7 MDF算法 | 第56-58页 |
| 2.7.8 wCtr算法 | 第58-60页 |
| 2.8 常用数据库及评价标准 | 第60-66页 |
| 2.8.1 常用数据库 | 第61-64页 |
| 2.8.2 评价标准 | 第64-66页 |
| 2.9 小结 | 第66-67页 |
| 第三章 基于显著性偏置和扩散的显著性物体检测 | 第67-81页 |
| 3.1 引言 | 第67-68页 |
| 3.2 模型框架 | 第68-70页 |
| 3.3 显著性偏置的物体检测 | 第70-73页 |
| 3.3.1 对比度特征计算 | 第70-71页 |
| 3.3.2 物体检测 | 第71-73页 |
| 3.3.3 显著性偏置 | 第73页 |
| 3.4 显著性扩散 | 第73-76页 |
| 3.4.1 区域间相似度学习 | 第74页 |
| 3.4.2 显著值扩散 | 第74-76页 |
| 3.5 实验与性能分析 | 第76-80页 |
| 3.6 小结 | 第80-81页 |
| 第四章 背景驱动的显著性物体检测 | 第81-101页 |
| 4.1 引言 | 第81-83页 |
| 4.2 模型框架 | 第83-84页 |
| 4.3 背景驱动的显著性估计 | 第84-88页 |
| 4.3.1 特征 | 第85-87页 |
| 4.3.2 对比度计算 | 第87-88页 |
| 4.4 嵌入背景先验的显著图优化 | 第88-90页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第90-100页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第90-92页 |
| 4.5.2 性能分析 | 第92-93页 |
| 4.5.3 性能比较 | 第93-94页 |
| 4.5.4 组件分析 | 第94-97页 |
| 4.5.5 与基于偏置和扩散的算法对比 | 第97-100页 |
| 4.6 小结 | 第100-101页 |
| 第五章 显著性物体检测技术应用 | 第101-117页 |
| 5.1 引言 | 第101页 |
| 5.2 基于显著性物体检测的目标分割 | 第101-107页 |
| 5.2.1 目标分割介绍 | 第101-102页 |
| 5.2.2 GrabCut算法 | 第102-104页 |
| 5.2.3 实验结果及分析 | 第104-107页 |
| 5.3 基于显著性物体检测的图像分类 | 第107-116页 |
| 5.3.1 图像分类介绍 | 第107-113页 |
| 5.3.2 融合显著性先验的物体分类 | 第113页 |
| 5.3.3 实验与结果分析 | 第113-116页 |
| 5.4 小结 | 第116-117页 |
| 第六章 总结与展望 | 第117-121页 |
| 6.1 本文总结 | 第117-118页 |
| 6.2 研究展望 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第131-132页 |
