| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 显著区域提取原理和研究方法 | 第15-35页 |
| 2.1 视觉注意机制 | 第15-17页 |
| 2.1.1 亮度特征 | 第15-16页 |
| 2.1.2 形状特征 | 第16页 |
| 2.1.3 纹理特征 | 第16-17页 |
| 2.1.4 其他特征 | 第17页 |
| 2.2 视觉注意机制模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 任务驱动的注意模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数据驱动的注意模型 | 第19-20页 |
| 2.3 视觉注意机制的基本方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 高斯金字塔 | 第20-22页 |
| 2.3.2 Gabor滤波器 | 第22-23页 |
| 2.3.3 Center-surround方法原理 | 第23页 |
| 2.4 典型模型研究 | 第23-34页 |
| 2.4.1 生物视觉注意机制模型 | 第23-27页 |
| 2.4.2 信息理论视觉显著性算法 | 第27-29页 |
| 2.4.3 纯计算显著算法模型 | 第29-31页 |
| 2.4.4 剩余频谱分析方法 | 第31-32页 |
| 2.4.5 空间频域算法 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 频域多尺度显著区域提取研究 | 第35-53页 |
| 3.1 显著性检测的频域分析 | 第35-40页 |
| 3.1.1 相位谱与显著性 | 第36-38页 |
| 3.1.2 幅度谱与显著性 | 第38-40页 |
| 3.2 频域显著区域提取 | 第40-49页 |
| 3.2.1 剩余频谱方法 | 第40-43页 |
| 3.2.2 频域多尺度显著区域提取方法 | 第43-48页 |
| 3.2.3 尺度选择方法 | 第48-49页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第49-52页 |
| 3.3.1 主观仿真性能比较 | 第49-51页 |
| 3.3.2 客观评价分析 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 显著区域提取应用 | 第53-61页 |
| 4.1 感兴趣区域的分割 | 第53-55页 |
| 4.2 视频显著目标初始定位 | 第55-57页 |
| 4.3 基于内容感知的图像缩放 | 第57-59页 |
| 4.4 无参考质量评价 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |