| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 目标检测算法的国内外研究历史与现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 视觉注意机制与显著性检测算法 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 视觉注意机制 | 第16-19页 |
| 2.2.1 人眼结构 | 第16-17页 |
| 2.2.2 颜色空间介绍 | 第17-19页 |
| 2.2.2.1 RGB颜色空间 | 第18页 |
| 2.2.2.2 HSV颜色空间 | 第18-19页 |
| 2.2.2.3 CIELAB颜色空间 | 第19页 |
| 2.3 显著性检测算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 Bottom-up模型 | 第19-22页 |
| 2.3.1.1 时空域模型 | 第20-21页 |
| 2.3.1.2 频域模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Top-down模型 | 第22页 |
| 2.3.3 组合模型 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 多特征显著图检测方法研究 | 第24-43页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 图像预处理 | 第24-28页 |
| 3.2.1 SLIC超像素分割算法 | 第24-27页 |
| 3.2.1.1 算法原理 | 第24-25页 |
| 3.2.1.2 距离测度 | 第25-26页 |
| 3.2.1.3 实验分析 | 第26-27页 |
| 3.2.2 构建图模型 | 第27-28页 |
| 3.3 颜色显著图检测方法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 基于加权区域对比度的颜色显著图计算 | 第28-30页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第30-31页 |
| 3.4 方向显著图检测方法 | 第31-36页 |
| 3.4.1 LBP算子 | 第32-33页 |
| 3.4.2 基于特征差异与空间分布的方向显著图计算 | 第33-35页 |
| 3.4.3 实验分析 | 第35-36页 |
| 3.5 紧致性显著图检测方法 | 第36-41页 |
| 3.5.1 流形排序算法 | 第37-38页 |
| 3.5.2 基于相似性扩散的紧致性显著图计算 | 第38页 |
| 3.5.3 实验分析 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 显著图多核融合算法研究 | 第43-51页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 显著图融合 | 第43-46页 |
| 4.2.1 显著图质心计算 | 第43-45页 |
| 4.2.2 自适应权重计算 | 第45-46页 |
| 4.3 全分辨率显著图 | 第46-47页 |
| 4.4 实验与分析 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 算法实验验证 | 第51-68页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 数据集简介 | 第51-54页 |
| 5.2.1 MSRA-1000数据集 | 第51-52页 |
| 5.2.2 THUS10000数据集 | 第52-53页 |
| 5.2.3 ECSSD数据集 | 第53-54页 |
| 5.3 算法比较参数 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第55-64页 |
| 5.4.1 算法性能验证 | 第55-56页 |
| 5.4.2 多种算法性能比较 | 第56-64页 |
| 5.4.2.1 MSRA-1000数据集实验比较 | 第57-59页 |
| 5.4.2.2 THUS10000数据集实验比较 | 第59-61页 |
| 5.4.2.3 ECSSD数据集实验比较 | 第61-64页 |
| 5.5 运动目标检测研究 | 第64-65页 |
| 5.6 着陆地标检测研究 | 第65-66页 |
| 5.7 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第77-78页 |